64. Признаки мультиколлинеарности.

1.В модели с двумя переменными одним из признаков мультиколлинеарности является близкое к единице значение коэффициента парной корреляции. Если значение хотя бы одного из коэффициентов парной корреляции больше, чем 0,8, то мультиколлинеарность представляет собой серьезную проблему.

Однако в модели с числом независимых переменных больше двух, парный коэффициент корреляции может принимать небольшое значение даже в случае наличия мультиколлинеарности. В этом случае лучше рассматривать частные коэффициенты корреляции.

2. Для проверки мультиколлинеарности можно рассмотреть детерминант матрицы коэффициентов парной корреляции |r|. Этот детерминант называется детерминантом корреляции |r| ∈(0; 1). Если |r| = 0, то существует полнаямультиколлинеарность. Если |r|=1, то мультиколлинеарность отсутствует. Чем ближе |r| к нулю, тем более вероятно наличие мультиколлинеарности.

3. Если оценки имеют большие стандартные ошибки, невысокую значимость, но модель в целом значима (имеет высокий коэффициент детерминации), то это свидетельствует о наличие мультиколлинеарности.

4. Если введение в модель новой независимой переменной приводит к существенному изменению оценок параметров и небольшому изменению коэффициента детерминации, то новая переменная находится в линейной зависимости от остальных переменных

65. Фиктивные переменные: определение, назначение, типы, смысл названий.

Фиктивные переменные – переменные с дискретным множеством значений, которых количественным образом описывают качественные признаки. Примеры качественных признаков в экономике: фактор сезонности, курс валюты, уровень инвестиций, образование, пол.

Назначение фиктивных переменных состоит в том, чтобы:

1. повысить качество регрессионной модели;

2. оценить влияние значений количественных переменных и уравнений качественных признаков с помощью одного уравнения регрессии.

Фиктивные переменные «бинарного» («дихотомического») типа. Они принимают два значения: «0» или «1».

d_t=

В эконометрике принято различать фиктивные переменные сдвига и наклона.

Фиктивные переменные сдвига – эти переменные применяются в динамических моделях, когда с определенного момента времени начинает действовать какой-либо качественный фактор (например, при рассмотрении производительности завода до забастовки рабочих и во время нее). Эти переменные применяются, когда изменение качественного признака приводит к параллельному сдвигу графика регрессионной модели, поэтому они и называются переменными сдвига.

Фиктивные переменные наклона – это переменная, которая изменяет наклон линии регрессии. При помощи таких фиктивных переменных можно построить кусочно-линейные модели, которые позволяют учесть структурные изменения в экономических процессах (например, введение новых правовых или налоговых ограничений, изменение политической ситуации и т.д.) Такие переменные применяются, когда изменение качественного признака приводит не к параллельному сдвигу графика регрессии, а к изменению его наклона. Собственно поэтому такие фиктивные переменные и называются переменными наклона.