Мультиколінеарність та її вплив на оцінку параметрів моделі

Abstract

Стаття присвячена дослідженню мультиколінеарності та її впливу на оцінку параметрів багатофакторних моделей. У процесі дослідження визначено суть поняття мультиколінеарності як наявності сильного кореляційного зв’язку між обраними для аналізу ознаками, які спільно впливають на цільову функцію, що ускладнює оцінку регресійних параметрів моделі та виявлення залежності між ознаками й цільовою функцією загалом. Надано розширений опис ознак явища мультиколінеарності, на основі чого з’ясовано її наслідки. Доведено, що присутність явища мультиколінеарності насамперед впливає на достовірність оцінки параметрів економетричної моделі, що ідентифікуються зміщенням оцінок, розрахованих за методом найменших квадратів, прямуванням значення t-статистики Стьюдента до нуля, збільшенням довірчих інтервалів оцінюваних параметрів. Вказано й охарактеризовано основні методи виявлення мультиколінеарності та способи її усунення. Встановлено, що найповніше вивчити мультиколінеарність, а також її усунути, надає змогу метод головних компонент (МГК), а тому більш детально описано механізм цього методу й запропоновано до використання у багатофакторних моделях