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FRM考试知识点,Multicollinearity的内容有哪些?

FRM考试的内容有很多,想要全面掌握也不是一件容易的事情,今天给大家分享一下Multicollinearity的内容有哪些?

Multicollinearity是多重共线性的意思,是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精 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。>>>点击领取2021年FRM备考资料大礼包(戳我免·费领取)

一般来说,由于经济数据的限制使得模型设计不当,导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。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。

Multicollinearity多重共线性产生原因:

(1)经济变量相关的共同趋势

(2)滞后变量的引入

(3)样本资料的限制

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Multicollinearity多重共线性影响: 【资料下载】FRM一级思维导图PDF版

(1)完全共线性下参数估计量不存在

(2)近似共线性下OLS估计量非有效

(3)参数估计量经济含义不合理

(4)变量的显着性检验失去意义,可能将重要的解释变量排除在模型之外

(5)模型的预测功能失效。变大的方差容易使区间预测的“区间”变大,使预测失去意义。

FRM考试的知识点内容就分享这么多,学员如果还有更多的内容想要学习,可以在线咨询老师或者添加老师微信(rongyuejiaoyu)