在实际的计量经济学问题中，完全满足回归的基本假设的情况并不多见。不满足基本假定的情况。称为违背基本假定 违背基本假定的情况主要包括： 随机干扰项存在异方差 随机干扰项的序列相关（或称自相关） 解释变量之间的多重共线 解释变量为随机变量，存在内生性 异方差性 ...

检验多重共线 如果发现存在多重共线性，可以采取以下处理方法。 (1)如果不关心具体的回归系数，而只关心整个方程预测被解释变量的能力，则通常可以不必理会多重共线性（假设你的整个方程是显著的）。这是因为，多重共线性的主要后果是使得对单个变量的贡献估计不准，但所有变量的整体效应仍可以较准确 ...

一般要考虑回归模型的共线性问题,但是有了模型才能做,是滞后的操作. 用方差膨胀系数VIF来判断共线性问题,一般VIF<10 则认为没有多重共线性,一般>10则认为有严重的多重共线性,则删掉 ...

一、定义 多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在较精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。 二. 目前常用的多重共线性诊断方法 　　1.自变量 ...

本文出处：https://www.pythonheidong.com/blog/article/891810/fca72fefb44eebb191e8/ 1.多重共线性概念 共线性问题指的是输入的自变量之间存在较高的线性相关度。共线性问题会导致回归模型的稳定性和准确性大大降低，另外，过多 ...

　　方差膨胀系数(variance inflation factor，VIF)是衡量多元线性回归模型中复 (多重)共线性严重程度的一种度量。它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。 　　多重共线性是指自变量之间存在线性相关关系，即一个自变量可以是其他一个 ...

多元线性回归模型 的最小二乘估计结果为 如果存在较强的共线性，即 中各列向量之间存在较强的相关性，会导致的从而引起对角线上的 值很大 并且不一样的样本也会导致参数估计值变化非常大。即参数估计量的方差也增大，对参数的估计会不准确。 因此，是否可以删除掉一些相关性 ...

在多元回归分析中已经介绍过，当自变量之间具有显著的相关关系时，可能会存在多重共线性。严重的多重共线性会大大影响模型的预测结果。除了可以用容忍度与方差扩大因子来度量模型的多重共线性以外，还可以用条件数来度量，常用κ表示，条件数可以定义为： ， 其中，λ为的特征值（X代表自变量矩阵）。一般认为 ...