请教：处理共线性的一种方法：shrink the OLS estimates

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处理共线性的一种方法是：Shrink the OLS estimate.
来源： A guide to econometrics. 4e.11章， P189

By shrinking the OLS estimates towards the zero vector, a researcher may be able to reduce the risk (the sum of the MSEs of each individual parameter estimate) of the estimates. Implicitly, this is equivalent to incorporating the ad hoc stochastic prior information that the ture beta is close to the zero vector. The two most popular means of doing this are the ridge estimator ans the Stein estimator.

请您解释一下，什么意思。
请问：这种方法使用的多吗？

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关键词：Estimates estimate Tima Mat ima equivalent 银行卡 popular close 巴黎

some demonstrations
the same book in 192-193.

貌似ridge regression是这样处理的。
首先共线性在社会学的数据里面是不可能完全避免的。通常情况下，如果共线性不严重，不那么就不需要管它。
只有在共线性严重到使得你的统计结果不支持的你的假设的情况下，才会处理共线性，这个时候可以用ridge regression。

说实话，除了专门做共线性的研究方法论的文章，真正用这些方法处理共线性的论文很少，大多是测一下共线性，发现不严重，那就不管了。

那本书上的内容需要先把计量经济学的知识掌握许多

如果要想搞很清楚，则需要在计量经济学其他书上下工夫
如greene的计量经济分析，伍德里奇等人的书。
理解了这些书在看 这本计量经济学指南，才相对容易些

经济学家论坛版主 ywh19860616的指点：
就是指岭回归the ridge estimator 和 the Stein estimator

个人认为

不需要管共线性这个问题,完全共线stata会自动删的.共线不严重,根本不是问题