关于时间序列能否用主成分分析方法？

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我本来想做一个多元回归模型的，但是有共线性问题，如果仅用逐步回归方法剔除的话就只剩一个自变量了，但另外一个变量对Y也是有影响的，至少两个变量才能把问题解释通。

现在就想用主成分分析法，看看能不能把另外一个变量也包括进方程里面，看看它对Y的影响有多大，这个思路是不是可以啊？

PS：我的数据只有十二年的，总共也就三个自变量，想把其中两个筛选出来，请教各位了~

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关键词：主成分分析 时间序列 分析方法 主成分 多元回归模型 时间 主成分分析 序列 主成分分析法 spss主成分分析 逐步回归分析 多元回归分析 因子分析法 应用时间序列分析

好像不妥，才只有三个变量

那要怎么办能，总共选了四个指标，有一个与理论不符剔除了，剩下三个希望能够通过计量的方法选出两个重要的指标，用什么方法呢？

唉，不行的话都只能规范分析了

各位大虾，帮帮我咯~~

一同关注学习

如果只是时间序列的话，你的样本也太小了，才12个样本，计量结果很难稳健的。
其次，时间序列的主成分分析目前主要有动态因子模型，好像最新版的STATA有这个估计程序，不然，只能从一些做这方面的学者主页上下载这一类的程序了。

主成分分析对数据的要求好像不能吧
我觉得你采用逐步法，只剩一个变量，
有两种方案：
一是：调低准入门槛，可以设置Ｐ值
二是，通过你认为重要的变量和入选的变量构建新变量

的确，变量太少，主成分分析不合适。
逐步回归如果一个变量相关系数大的话，也可以啊。如果你另一个变量关系不密切，那肯定是不行的。
避免多重共线性可以通过逐步回归、主成分回归、增加样本观测值、变换模型的形式、因子分析等多种方法。