期货投资分析第三章重点：多重共线性
1、定义
当回归模型中两个或两个以上的自变量之间存在线性相关关系时，称该回归模型存在多重共线性问题。完全多重共线性的情况较少，多数情况为解释变量之间存在不完全多重共线性。
2、后果
（2）由于参数估计量方差变大，在相同的置信水平下，总体参数的置信区间将变宽，导致模型的预测区间变大，预测失效。
（3）严重的多重共线性很可能使得参数估计值不稳定，参数估计值的正负号与理论或者经验相悖。
3、判断方法
（1）直观判断法：模型的F检验显著，而变量的t 检验不显著。
（2）相关系数法：在回归分析前，计算所有变量之间的相关系数，初步了解各个变量之间的关系。如解释变量之间样本相关系数的值较大，可能存在多重共线性。
（3）方差膨胀因子法。
VIF越大，说明自变量之间存在共线性的可能性越大。一般而言，若VIF＞5，则认为回归模型存在多重共线性；若VIF＞10,则认为存在严重的多重共线性。
4、解决措施——逐步回归法（简单易行\常用方法）。
步骤为：
①先用被解释变量对所有解释变量作简单回归；
②以对被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程为基础，再逐步引入其他解释变量。
③在引入一个新的自变量后对模型进行F检验与回归系数的t检验，以确保回归方程中回归系数与模型线性关系显著且调整的可决系数有所提高，则可在模型中考虑保留该变量。
④若新进入的变量没有提高调整的可决系数或F检验和t检验并未改进，则应不保留该变量。
⑤经过对各个引入的新解释变量模型多方面综合比较，保留调整的可决系数最大的且不影响原有变量的显著性。
经逐步回归，既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中被剔除，即可得到“最优”回归方程。
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