如何判别回归模型中的虚假自相关(回归模型存在自相关怎么办)-鞋百科

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如何判别回归模型中的虚假自相关

如果模式中省略了某些重要的解释变量或者函数模型不正确，都会产生系统误差，这种系统误差存在于随机误差中，从而带来了自相关。

这种自相关，往往是通过分析其经济学含义来发现的。比如，一个人今期的消费不应该取决于其过去的消费，而是取决于其对未来收入的期望。如果在模型分析中，发现了一个人的消费有自相关，一般都认为这是虚假自相关。因为一个人的消费从经济逻辑上，不应该有自相关性。

而这种由设定偏误产生的虚假自相关,可通过改变模型设定予以消除。

如何看是否存在自相关

多重共线性的典型表现是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。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。主要产生原因是经济变量相关的共同趋势，滞后变量的引入，样本资料的限制。判断是否存在多重共线性的方法有特征值，存在维度为3和4的值约等于0，说明存在比较严重的共线性。条件索引列第3第4列大于10，可以说明存在比较严重的共线性。比例方差内存在接近1的数，可以说明存在较严重的共线性。