克服多重共线性的方法？

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异方差性自相关性随机解释变量多重共线性

自变量之间有相同或者相应的变化趋势所有的自变量对国变量的影响都不显著自变量之间具有某种类型的近似线性关系模型中自变量过多

异方差性自相关性随机解释变量多重共线性

异方差性自相关性协整多重共线性

解释变量两两不相关，则不存在多重共线性所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析

经济变量之间往往存在同方向的变化趋势经济变量之间往往存在着密切的关联在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性以上都正确

经济变量之间有相同或者相反的变化趋势从总体中取样受到限制模型中包含有滞后变量模型中自变量过多

在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。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。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。如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。