Tính đa cộng tuyến là gì?
Tính đa cộng tuyến (multicollinearity) là tình huống thống kê trong đó nhiều biến độc lập có liên hệ tương quan chặt chẽ với nhau và vì vậy chúng biến đổi cùng nhau. Trong tình huống này, người ta không thể tách riêng ảnh hưởng của bất kỳ biến nào trong các biến độc lập đối với biến phụ thuộc khi thực hiện phân tích hồi quy.
(Tài liệu tham khảo: Nguyễn Văn Ngọc, Từ điển Kinh tế học, Đại học Kinh tế Quốc dân)
Trong mô hình hồi quy, nếu các biến độc lập có quan hệ rất chặt chẽ với nhau, các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính, nghĩa là các biến độc lập có tương quan chặt, mạnh với nhau thì sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến, đó là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số. Ví dụ có hai biến độc lập A và B, khi A tăng thì đồng thời B tăng, A giảm thì B giảm…. thì đó là một dấu hiệu của đa cộng tuyến. Nói một cách khác là hai biến độc lập có quan hệ rất mạnh với nhau, đúng ra hai biến này nó phải là 1 biến nhưng thực tế trong mô hình nhà nghiên cứu lại tách làm 2 biến. Hiện tượng đa cộng tuyến vi phạm giả định của mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển là các biến độc lập không có mối quan hệ tuyến tính với nhau.
Các giải pháp khắc phục đa cộng tuyến
Giải pháp 1: Bỏ bớt biến độc lập (điều này xảy ra với giả định rằng không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập bị loại bỏ mô hình).
Giải pháp 2: Bổ sung dữ liệu hoặc tìm dữ liệu mới,tìm mẫu dữ liệu khác hoặc gia tăng cỡ mẫu. Tuy nhiên nếu mẫu lớn hơn mà vẫn còn multicollinearity thì vẫn có giá trị vì mẫu lớn hơn sẽ làm cho phương sai nhỏ hơn và hệ số ước lượng chính xác hơn so với mẫu nhỏ.
Giải pháp 3: Thay đổi dạng mô hình, mô hình kinh tế lượng có nhiều dạng hàm khác nhau. Thay đổi dạng mô hình cũng có nghĩa là tái cấu trúc mô hình. Điều này thật sự là điều không mong muốn, thì lúc đó bạn phải thay đổi mô hình nghiên cứu.
Link bài viết gốc Copy link https://vietnamfinance.vn/tinh-da-cong-tuyen-la-gi-cac-giai-phap-khac-phuc-da-cong-tuyen-20180504224212581.htm
