关于共线性

herbertzhao 发表于 2011-8-24 22:18
不客气不客气～因为不了解具体的问题所以也就是一点点小建议～说不定也帮不上忙呢～

呵呵，8月底要交的课程论文，我是个菜鸟，还不会其他分析，只会reg什么的，所以我打算直接去掉两组数据算了，悲催啊~~~~~

eyuan1122 发表于 2011-8-24 09:20
呵呵，8月底要交的课程论文，我是个菜鸟，还不会其他分析，只会reg什么的，所以我打算直接去掉两组数据算 ...

你可以说说你在分析什么问题啊～然后说说各个变量都是什么～数据是什么结构，比如是不是panel啊什么的～然后你有什么假设需要检验什么的～让大家帮你看看咯～78个obs 3个变量，除非是你自己收集的数据，不然还真是小模型呢～

话说这么小的模型要是用别的方法的话还得想想bias是不是会太大哦～

herbertzhao 发表于 2011-8-24 22:23
你可以说说你在分析什么问题啊～然后说说各个变量都是什么～数据是什么结构，比如是不是panel啊什么的～然 ...

老实讲，的确是自己收集的数据，老师讲鼓励一手数据，所以就随便找了点数据。想考虑一下汽车销售量的影响因素，SALE销售量、IM\EX\PIM\PEX分别是汽车进口量、汽车出口量、汽车零件进口量和汽车零件出口量，CPI就不解释了，都是月度数据。我只想检验出来他们是不是相关，很简单的一个想法。可惜我真的对STATA感到很头疼~~~~

eyuan1122 发表于 2011-8-24 09:29
老实讲，的确是自己收集的数据，老师讲鼓励一手数据，所以就随便找了点数据。想考虑一下汽车销售量的影响 ...

还可以往很多方向发展啊。如果你的销量数据是按车型不同收集的，那么你可以加入车型的特征啊，评价啊什么的， 比如可以做成“消费者网上评价对汽车销量的影响”啦什么的。要是你是time series的数据可以加一些政策变量啦，做做structural change神马的，比如“浅议进出口关税对本国汽车销量的作用”啦啥的～再不然就是往nonlinear或者nonparametric的方向走嘛～总之路子很宽的啦～加油加油～～

herbertzhao 发表于 2011-8-24 22:37
还可以往很多方向发展啊。如果你的销量数据是按车型不同收集的，那么你可以加入车型的特征啊，评价啊什么 ...

恩，多谢高手指点，我明天再去坑坑数据~~~~

我觉得啦！ 虽说您的资料是第一手资料。
但这样的数据变量本身就存在著很多的可能问题。
个人觉得，从变数是否相关可以看出一些端倪，譬如汽车的零件出口与汽车的出口。
很可能，在出口汽车时，连带的汽车零件也跟著出去了！

共线不是不可以把变量删掉，而是要说出放著个变量，为什么有共线问题，而这代表著什么。
避开问题，而且想出对策，是比较想看到的。

再者，您这些进口量或者是CPI，大概很难逃出被说与销售量的内生关系。
除非您的变数尽量都是过去期的，可粗浅地避掉内生的质疑。

坦白说，我挺赞成新变量或者新的议题探讨【herbertzhao的建议很好】。毕竟，即便处理掉内生或共线问题。
总感觉，如果是这样的研究，比较会不受到青睐。
但herbertzhao提出的一些新建议相当良好，无论是新的议题，或者是较新的计量方法【nonparametric或semiparametric都是不错的考虑，政策分析也不错[可考虑Treatment Effect的研究]】

你可以求这个几个变量的lantent variable。

h3327156 发表于 2011-8-24 23:02
我觉得啦！ 虽说您的资料是第一手资料。
但这样的数据变量本身就存在著很多的可能问题。
个人觉得，从变数 ...

亲，谢谢你这么完整的作答，努力寻求新变量~~~~

恩，学习中！！

如果出现多重共线性问题，一般可有3种解决办法，一是使用逐步回归分析（让模型自动剔除掉共线性过高项）；二是使用岭回归分析（使用数学方法解决共线性问题），三是进行相关分析，手工移出相关性非常高的分析项（通过主观分析解决），然后再做线性回归分析。网页版SPSSAU也可以进行解决。