请教共线性，方差膨胀因子

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我进行线性回归，数据量很大，大约100万行的数据；自变量大约13个；
Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)  0.27896    0.01592  17.527  < 2e-16 ***
sig1   0.24567    0.03197   7.684 1.54e-14 ***
sig2   0.33738    0.03101  10.881  < 2e-16 ***
sig3     0.04609    0.02155   2.139 0.032473 *  
sig4    0.56368    0.02644  21.320  < 2e-16 ***
sig5 0.35054    0.02887  12.140  < 2e-16 ***
sig6 -0.05031    0.02243  -2.243 0.024918 *  
sig7 0.25955    0.02028  12.795  < 2e-16 ***
sig8 -0.07816    0.02318  -3.372 0.000746 ***
sig9 0.13277    0.02985   4.448 8.68e-06 ***
sig10 -0.21858    0.02903  -7.531 5.06e-14 ***
sig11 0.22007    0.02071  10.626  < 2e-16 ***
sig12 -0.25203    0.02532  -9.952  < 2e-16 ***
sig13 0.07252    0.02799   2.591 0.009575 **
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 9.678 on 381729 degrees of freedom
  (4153 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.009823,   Adjusted R-squared: 0.009789
F-statistic: 261.4 on 13 and 381729 DF,  p-value: < 2.2e-16

在进行共线性检验的时候，用了方差膨胀因子的方法，但是不太了解。
百度上面描述如下：





方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）：容忍度的倒数，VIF越大，显示共线性越严重。经验判断方法表明：当0＜VIF＜10，不存在多重共线性；当10≤VIF＜100，存在较强的多重共线性；当VIF≥100，存在严重多重共线性


我检验发现各个自变量的VIF都是小于3；所以应该认为是不存在共线性了。
不过我检验了其中几个变量，发现有两对变量（都是日频率的经济数据）的月度相关性约为80%；对此不解
是否VIF检验说10以下没有共线性，是要求不是大规模的数据啊。

谢谢

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关键词：方差膨胀因子 共线性 observations coefficients coefficient 自变量 Error

一般说来，样本容量越大，这些指标就越可靠

你对这个结果是否满意呢？如果十分理想，那还要考虑什么共线性问题呢！

嗯，VIF，顾名思义，就是因解释变量的线性相关而使得估计量的方差相比无线性相关时膨胀为多少倍。VIF=10只是经验值，最终要结合回归结果来判断的。