多重共线性习题及答案（精编版）

1、多重共线性习题及答案LT多重共线性一、 单项选择题1、当模型存在严重的多重共线性时，OLS 估计量将不具备（）A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性2、经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF（）A、大于B、小于C、大于 5D、小于 53、模型中引入实际上与解释变量有关的变量， 会导致参数的 OLS估计量方差（）A、增大B、减小C、有偏D、非有效4、对于模型 yt =b0+b1x1t +b2x2t+ut ，与 r 12 =0 相比， r 12 0.5时，估计量的方差将是原来的（）A、1 倍B、1.33倍C、1.8倍D、2倍5、如果方差膨胀因子VIF 10，则什

2、么问题是严重的（）A、异方差问题B、序列相关问题C、多重共线性问题D、解释变量与随机项的相关性6、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对 其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在()A异方差B序列相关C多重共线性D高拟合优度7、存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（）A、变大 B、变小 C、无法估计 D、无穷大8、完全多重共线性时，下列判断不正确的是（） A、参数无法估计 B、只能估计参数的线性组合C、模型的拟合程度不能判断 D、可以计算模型的拟合程度二、多项选择题1、下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题（）A、资本投入与劳动投入两个变量同时作为生产函数的解释变量B、消费作被

3、解释变量，收入作解释变量的消费函数C、本期收入和前期收入同时作为消费的解释变量的消费函数D、商品价格、地区、消费风俗同时作为解释变量的需求函数E、每亩施肥量、每亩施肥量的平方同时作为小麦亩产的解释变量的模型2、当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）A、各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B、部分解释变量与随机误差项之间将高度相关佳线性无偏估计量。（3） ）多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善。（4） ）虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测。（5） ）如果回归模型存在严重的多重共线性，可去掉某个解释变量从而消除多重共

4、线性。五、综合题1、考虑表 6-1的数据表 6-1Y-1-8-6-4-202468100X11234567891011X213579111315171921假设你做 Y 对 X1 和 X2 的多元回归，你能估计模型的参数吗？为什么？2、表6-2给出了以美元计算的每周消费支出（ Y），每周收入（ X1）和财富（ X2）的假想数据。表 6-2每周消费支出（ Y），每周收入（ X1）和财富（ X2）的假想数据YX1X270808106510010099012012739514014251101601633115180187612020022521402202201155240243515026026

5、86问题：（1） ）作 Y对 X1 和 X2 的 OLS回归。（2） ）直观地判断这一回归方程中是否存在多重共线性？为什么？（3） ）分别作 Y对 X1 和 X2 的回归，这些回归结果表明了什么？（4） ）作 X2 对 X1 的回归。这一回归结果表明了什么？（5） ）如果存在严重的多重共线性，你是否会删除一个解释变量？为什么？3、将下列函数用适当的方法消除多重共线性。（1） ）消费函数为 C=b0+b1W + b2P +u其中 C、W、P 分别代表消费、工资收入和非工资收入，W与 P 可能高度相关，但研究表明 b2= b1/2 。（2） ）需求函数为 Q=b0+b1Y +b2P+b3Ps+u其

6、中Q、Y、P、Ps 分别为运动量、收入水平、该商品自身价格以及相关商品价格水平，P与 Ps可能高度相关。4、某公司经理试图建立识别对管理有利的个人能力模型，他选取了 15 名新近提拔的职员作一系列测试，确定为交易能力（ X1）、与其他人联系的能力（ X2）及决策能力（ X3）。每名职员的工作情况表 6-3Y 对上述三个变量作回归， 数据如表能力模型数据6-3 。序号YX1X2X31805072182755174193844279224624271175925985256754573177634875168693973199684071201087558030119248833312824580

7、20137445751814806175201562597015请回答以下问题：（1） ） 建立回归模型 Y=b0+b1 X 1 +b 2 X 2+b3 X 3+u，并进行回归分析。（2） ） 模型是否显著？（3） ） 计算每个系数 bi 的方差膨胀因子VIF，并判断是否存在多重共线性。答案：一、单项选择题DCABCCAD二、 多项选择题1、AC2、ACD3 、ACD4 、ABCD5 、ABCDE6、ABC7、AB三、简述1、答：多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系。产生多重共线性主要有下述原因：（1） 样本数据的采集是被动的，只能在一个有限的范围内得到观察值，无法进行重复试验。

8、（2） 经济变量的共同趋势例如，在做电力消费对收入和住房面积的回归时，总体中有这样的一种约束，即收入较高家庭的住房面积一般地说比收入较低的家庭住房 面积大。资本投入、劳动投入等，收入消费、投资、价格、就业等。（3） 滞后变量的引入例如消费不仅受当期可支配收入Xt的影响，而且也受前期可支配收入Xt-1,Xt-2,的影响。当 Xt ，Xt-1,Xt-2,共同作为解释变量时， 高度多重共线性就不可避免。（4） 模型的解释变量选择不当2、答：完全多重共线性是指对于线性回归模型Y 1X 12 X 2.k X ku若 c1X 1jc2 X 2j.ck X kj =0,j=1,2,.,n其中 c1， c2，

9、.,c k 是不全为 0的常数则称这些解释变量的样本观测值之间存在完全多重共线性。不完全多重共线性是指对于多元线性回归模型Y 1 X 12X 2.k X ku若 c1 X 1jc2X 2j.ckX kj +v=0,j=1,2,.,n其中 c1， c2，.,c k 是不全为0的常数，v为随机误差项则称这些解释变量的样本观测之间存在不完全多重共线性。3、答：（ 1）无法估计模型的参数，即不能独立分辨各个解释变量对因变量的影响。 （ 2）参数估计量的方差无穷大（或无法估计）4、答：（ 1）可以估计参数，但参数估计不稳定。（ 2）参数估计值对样本数据的略有变化或样本容量的稍有增减变化敏感。 （ 3）各

10、解释变量对被解释变量的影响难精确鉴别。 （ 4） t检验不容易拒绝原假设。5、答：（1）模型总体性检验 F 值和 R2 值都很高，但各回归系数估计量的方差很大， t 值很低，系数不能通过显著性检验。（2） 回归系数值难以置信或符号错误。（3） 参数估计值对删除或增加少量观测值，以及删除一个不显著的解释变量非常敏感。6、答：所谓方差膨胀因子是存在多重共线性时回归系数估计量的方差与无多重共线性时 回归系数估计量的方差对比而得出的比值系数。iVIF(? )=1i1-R2ii其中R 2解释变量X 对其余解释变量回归的判定系数VIF(? )=1若i时，认为原模型不存在“多重共线性问题”； 若VIF(?)

11、>1 时，则认为原模型存在i“多重共线性问题” ；若VIF(?)>5 时，则模型的“多i重共线性问题” 的程度是很严重的， 而且是非常有害的。四、判断1、错2、对3、对4、对5、错五、综合题1、答：不能。因为X1 和 X2 存在完全的多重共线性，即 X22 X 1-1 ，或 X10.5 （ X2+1）。 2、答：（ 1） Y?24.3370.872X10.035X 2T(3.875)(2.773)(-1.160)R2 0.9682（ 2）可能存在多重共线性。因为财富的系数解释是随着财富的增加，消费支出的金额在减少， 这与经济理论不相符。 而且，财富的系数不显著。因此可能是由于多重共

12、线性引起的。（ 3） Y?24.4550.509X1T(3.813)(14.243)R20.962Y?26.4520.048X 2T(3.132)(10.575)R20.9332回归结果表明两个解释变量对消费支出的影响都是显著的，并且解释能力较强。（4） ） X 23.36410.373 X 1T(-0.046)(25.253)R2 0.988回归结果表明每周的收入与财富是高度线性相关的，二者同时作为解释变量会产生严重的多重共线性。（5） ）根据经济理论，自己讨论一下。 3、答：（1） ）利用参数之间的关系式，代模型中从而减少要估计的参数的个数，从而避免多重共线性。（2） ）第一步计算 Q 对 Y 、P 的回归， 计算残差，残差里只有相关商品价格和其它不重要因素的影响。第二步，残差对相关商品价格回归，计算回归系数。第三步，用Y 表示 Y减去残差的拟合值，即减去相关商品价格与第二步