多重共线性介绍
多重共线性，是指线性回归模型中的若干解释变量或全部解释变量的样本观测值之间具有某种线性关系。
(1)多重共线性的产生与后果
回归模型中存在多重共线性问题，将给模型的估计带来一系列后果。如果解释变量之间存在完全的多重共线性，那么无法估计模型参数，参数估计的方差将为无穷大，这将使回归模型的普通最小二乘法估计完全失效;对于不完全多重共线性可能产生的后果主要有:①各个解释变量对被解释变量的影响很难精确鉴别;②模型回归参数估计量的方差会很大，这将使得进行显著性检验时认为回归参数的值与零无显著差异。从而导致将相应的解释变量从模型中剔除，但这并不是因为该解释变量对被解释变量无影响作用，而只是由于样本数据不适于精确区分各解释变量的单独影响;③模型参数的估计量对删除或增加少量的观测值以及删除一个不显著的解释变量都可能非常敏感。