宇同學(xué)
2023-11-21 19:36表格中3為什么會(huì)出現(xiàn)多重共線性，4中為什么會(huì)出現(xiàn)序列相關(guān)，可以換個(gè)例子在詳細(xì)解答一下？沒搞懂
所屬：CFA Level II > Quantitative Methods 視頻位置 相關(guān)試題
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1個(gè)回答
愛吃草莓的葡萄助教
2023-11-22 10:02
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同學(xué)你好。當(dāng)度量變量的方式不合適或者數(shù)據(jù)集本身存在缺陷時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致序列相關(guān)性的出現(xiàn)，這是因?yàn)樾蛄邢嚓P(guān)的出現(xiàn)往往是因?yàn)樵谀Ｐ蜆?gòu)建過(guò)程中沒有充分考慮到變量間的關(guān)系或者影響因素而引起的。
對(duì)于變量比例不合適的情況，例如模型中包括了過(guò)多的解釋變量，或者這些變量之間的關(guān)系過(guò)于復(fù)雜，都可能導(dǎo)致序列相關(guān)性。當(dāng)模型試圖通過(guò)過(guò)少的觀察值去解釋變量時(shí)，很容易產(chǎn)生序列相關(guān)性。
對(duì)于數(shù)據(jù)集本身存在問(wèn)題的情況，例如數(shù)據(jù)集中存在非獨(dú)立觀測(cè)，即序列相關(guān)性，例如時(shí)間序列數(shù)據(jù)可能存在滯后效應(yīng)、季節(jié)效應(yīng)等等。這種情況下如果沒有采取適當(dāng)?shù)拇胧┤フ{(diào)整或者去除這些關(guān)聯(lián)性，則可能導(dǎo)致模型過(guò)擬合并產(chǎn)生序列相關(guān)性。
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追問(wèn)
Inappropriate variable scaling，為什么會(huì)導(dǎo)致多重共線性？這里沒有弄懂
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追問(wèn)
對(duì)于變量比例不合適的情況，例如模型中包括了過(guò)多的解釋變量，或者這些變量之間的關(guān)系過(guò)于復(fù)雜，都可能導(dǎo)致序列相關(guān)性。當(dāng)模型試圖通過(guò)過(guò)少的觀察值去解釋變量時(shí)，很容易產(chǎn)生序列相關(guān)性。
比如 Y = b0 + b1x1 + b2x2 +殘差項(xiàng)，這里用兩個(gè)自變量解釋Y，但是真實(shí)的情況是Y需要三個(gè)變量來(lái)解釋，就導(dǎo)致部分能夠解釋Y的信息被殘差項(xiàng)包括了，所以就會(huì)導(dǎo)致殘差項(xiàng)與殘差項(xiàng)之間存在了相關(guān)性，所以就導(dǎo)致了序列相關(guān)？ -
追答
同學(xué)你好。如Y = b0 + b1x1 + b2x2 +et，假如這個(gè)模型當(dāng)前沒有多重共線性，此時(shí)如果將X1變個(gè)形式，例如將NI(元)變成NI(%)，可能使得變化后的X1與X2形成多重共線性，即X1能夠由X2線性表出（X1=a*X2，a不等于0），那么X1與X2就存在多重共線性。
同學(xué)后面回復(fù)說(shuō)的，更想把它劃分到表格中的第一類，遺漏變量，當(dāng)自變量不是因變量的滯后項(xiàng)時(shí)，如果遺漏自變量可能導(dǎo)致序列相關(guān)性。
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