经济数学微积分函数关系的建立(编辑修改稿)内容摘要：
如： X2= X1，则 X2对 Y的作用可由 X1代替。 二、实际经济问题中的多重共线性 一般地 ， 产生多重共线性的主要原因有以下三个方面： （ 1） 经济变量相关的共同趋势 时间序列样本： 经济 繁荣时期 ，各基本经济变量（收入、消费、投资、价格）都趋于增长； 衰退时期 ，又同时趋于下降。 （ 2）滞后变量的引入 在经济计量模型中，往往需要引入滞后经济变量来反映真实的经济关系。 例如 ，消费 =f(当期收入 , 前期收入） 显然，两期收入间有较强的线性相关性。 横截面数据 ： 生产函数中 ， 资本投入与劳动力投入往往出现高度相关情况，大企业二者都大，小企业都小。 （ 3） 样本资料的限制 由于完全符合理论模型所要求的样本数据较难收集，特定样本可能存在某种程度的多重共线性。 一般经验 ： 时间序列数据 样本：简单线性模型，往往存在多重共线性。 截面数据 样本：问题不那么严重，但多重共线性仍然是存在的。 三、多重共线性的后果 1. 完全共线性下参数估计量不存在 如果存在 完全共线性 ， 则 (X’X)1不存在，无法得到参数的估计量。 μX βY 的 OLS估计量为： YXXXβ 1)(ˆ例： 对离差形式的二元回归模型 2211 xxy如果两个解释变量完全相关，如 x2= x1，则 121 )( xy这时，只能确定综合参数 1+2的估计值： 2. 近似共线性下 OLS估计量非有效 近似共线性下 ， 可以得到 OLS参数估计量 ， 但参数估计量 方差 的表达式为 由于 |X’X|0， 引起 (X’X) 1主对角线元素较大 ， 使参数估计值的方差增大 ， OLS参数估计量非有效。 12 )()ˆ( XXβ C o v仍以二元线性模型 y=1x1+2x2+ 为例 : 222122121222122212221。阅读剩余 0%
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