Застосування методу головних компонентів для усунення мультколінеарності

Abstract

UA: На практиці при кількісній оцінці параметрів економетричної моделі досить часто стикаються з проблемою мультиколінеарності пояснювальних змінних. Тобто коли взаємозв‘язок між цими змінними доволі тісний, то оцінка параметрів моделі може мати велику похибку та результати побудови моделі можуть бути некоректними. Для усунення мультиколінеарності розроблено декілька методів. Одним з найбільш простих є виключення однієї або декількох змінних. Але це може бути досить складним при реалізації. Іншим методом є метод перетворення змінних. Але цей спосіб також не може повністю гарантувати усунення мультиколінеарності. Тому для усунення мультиколінеарності пропонується використовувати метод головних компонент, де замість вхідних змінних використовуються головні компоненти цих змінних. Так як головні компоненти не корелюють одна з одною, то в результаті отримана регресійна модель відповідна моделі, яка отримана за методом найменших квадратів. В роботі показано як при побудові регресійної моделі усувається мультиколінеарність за допомогою методу головних компонент.