多元线性回归模型

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我选取了2006-2016年十年间分季度的一个行业的违约率作为因变量（44个数据）
选取2006-2016年的宏观经济指标如GDP CPI PPI等十来个指标作为自变量
但是问题在于做完回归分析之后
由于2016年的宏观经济预测指标与之前的宏观经济指标相比变化较大 如ppi 进出口贸易等 这与国内经济环境有关

所以想问问有没有什么好的办法解决这个问题 让模型没有那么敏感 不然预测出来的违约率与历史偏差太大无法使用

同时有些指标和违约率为负相关 但是在回归模型里的系数却为正 可能是由于共线性造成的 时候可以解决 让模型更合理
谢谢

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关键词：多元线性回归模型 线性回归模型 多元线性回归 回归模型 线性回归 模型

GDP CPI PPI 这几个特别是后面两个共线性很强 建议先做三选二吧  缩减点变量 这样变量的系数符号可能会修正  也会更为精确

胖胖小龟宝 发表于 2016-11-25 16:06
GDP CPI PPI 这几个特别是后面两个共线性很强 建议先做三选二吧  缩减点变量 这样变量的系数符号可能会修正 ...

我把十几个变量可能的回归情况都做出来了 ，并且筛选了vif不大于10的模型 还是会出现这种情况