出现多重共线性的解决办法

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假如 y=beta0+beta1*x1+beta2*x2 (1)出现多重共线性
按理说,应该从模型右侧删掉一个变量(假设是x2)
但是,如果真实模型就是(1),那么删掉x2后beta1就成了有偏估计
而且x1与x2的相关性越大,越应该删掉x2,但之后对beta1的偏误影响越大
这不是很矛盾吗?

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关键词：多重共线性 解决办法 多重共线 共线性 beta 解决 线性 办法

用岭回归可以消除，但使用后不满足计量经济的几个经典假定。不过，岭回归是到目前为止，在不删除变量的情况最理想的方法了

岭回归是个好办法。如果变量很多的话，还可以用因子分析（或主成份分析）法。

如果x1,x2非常高度的相关，就应该考虑一下模型的设定了，如果是时间序列变量，可以加入时间趋势项。