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發(fā)布時(shí)間:2021-05-26 09:24編輯:融躍教育FRM
距離7月FRM考試越來越近,留給考生備考的時(shí)間不多了,考生一定要利用這段時(shí)間認(rèn)真?zhèn)淇?。記得對于金融英語詞匯的學(xué)習(xí),它們在FRM考試中占有重要的比重。Multicollinearity在FRM考試中是什么意思,這是需要考生掌握的!
Multicollinearity是多重共線性,是指線性回歸模型中解釋變量之間由于存在精確相關(guān)關(guān)系或高度相關(guān)關(guān)系而使模型估計(jì)失真或難以估計(jì)準(zhǔn)確。》》》戳:免·費(fèi)領(lǐng)取FRM各科視頻講義+歷年真題+21年原版書(PDF版)
一般來說,由于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的限制使得模型設(shè)計(jì)不當(dāng),導(dǎo)致設(shè)計(jì)矩陣中解釋變量間存在普遍的相關(guān)關(guān)系。完全共線性的情況并不多見,一般出現(xiàn)的是在一定程度上的共線性,即近似共線性。
Multicollinearity多重共線性產(chǎn)生原因:
主要有3個(gè)方面:》》》點(diǎn)我咨詢FRM報(bào)考詳情
(1)經(jīng)濟(jì)變量相關(guān)的共同趨勢
(2)滯后變量的引入
(3)樣本資料的限制
Multicollinearity多重共線性解決方法:
(1)排除引起共線性的變量
找出引起多重共線性的解釋變量,將它排除出去,以逐步回歸法得到最廣泛的應(yīng)用。
(2)差分法【資料下載】FRM一級思維導(dǎo)圖PDF版
時(shí)間序列數(shù)據(jù)、線性模型:將原模型變換為差分模型。
(3)減小參數(shù)估計(jì)量的方差:嶺回歸法(Ridge Regression)。
(4)簡單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法
FRM知識點(diǎn)的學(xué)習(xí)可以幫助學(xué)員更好掌握FRM的基本知識點(diǎn),如果學(xué)員還有更多想要學(xué)習(xí)的內(nèi)容,可以在線咨詢老師或者添加老師微信(rongyuejiaoyu)。
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