多重共线性修正方法的比较与应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 导论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 选题意义 | 第10-11页 |
| 1.3 本文结构安排 | 第11-13页 |
| 2 文献综述 | 第13-17页 |
| 2.1 逐步回归法的研究现状 | 第13-14页 |
| 2.2 主成分回归法的研究现状 | 第14页 |
| 2.3 因子回归法的研究现状 | 第14-15页 |
| 2.4 现状评述 | 第15-17页 |
| 3 多重共线性 | 第17-23页 |
| 3.1 多元线性回归分析 | 第17-19页 |
| 3.1.1 多元线性回归模型 | 第17-18页 |
| 3.1.2 多元线性回归模型的基本假定 | 第18-19页 |
| 3.2 多重共线性的含义 | 第19页 |
| 3.3 引起多重共线性的原因 | 第19-20页 |
| 3.4 多重共线性的危害 | 第20页 |
| 3.5 多重共线性的检测 | 第20-21页 |
| 3.6 补救多重共线性的经验方法 | 第21-22页 |
| 3.7 小结 | 第22-23页 |
| 4 多重共线性的几种修正方法 | 第23-32页 |
| 4.1 逐步回归法 | 第23-25页 |
| 4.1.1 逐步回归法的基本理论 | 第23-24页 |
| 4.1.1.1 逐个选入法 | 第23-24页 |
| 4.1.1.2 逐个剔除法 | 第24页 |
| 4.1.2 逐步回归法的优缺点 | 第24-25页 |
| 4.2 主成分回归法 | 第25-28页 |
| 4.2.1 主成分回归法 | 第25-27页 |
| 4.2.1.1 主成分回归法的基本理论 | 第25-26页 |
| 4.2.1.2 主成分回归法的优缺点 | 第26-27页 |
| 4.2.2 改进的主成分回归法 | 第27-28页 |
| 4.3 因子回归法 | 第28-31页 |
| 4.3.1 因子回归法 | 第28-30页 |
| 4.3.1.1 因子回归法的基本理论 | 第28-29页 |
| 4.3.1.2 因子回归法的优缺点 | 第29-30页 |
| 4.3.2 改进的因子回归法 | 第30-31页 |
| 4.4 小结 | 第31-32页 |
| 5 三种方法的比较 | 第32-57页 |
| 5.1 变量选取 | 第32-33页 |
| 5.2 收集数据 | 第33-35页 |
| 5.3 建立模型 | 第35-54页 |
| 5.3.1 建立逐步回归模型 | 第35-43页 |
| 5.3.1.1 逐个选入法 | 第35-40页 |
| 5.3.1.2 逐个剔除法 | 第40-43页 |
| 5.3.2 建立主成分回归模型 | 第43-49页 |
| 5.3.2.1 主成分回归模型 | 第44-46页 |
| 5.3.2.2 改进后的主成分回归模型 | 第46-49页 |
| 5.3.3 建立因子回归模型 | 第49-54页 |
| 5.3.3.1 因子回归模型 | 第49-51页 |
| 5.3.3.2 改进的因子回归模型 | 第51-54页 |
| 5.4 模型比较 | 第54-56页 |
| 5.5 小结 | 第56-57页 |
| 6 筛选的主成分回归法、因子回归法 | 第57-62页 |
| 7 结论和展望 | 第62-64页 |
| 7.1 结论 | 第62-63页 |
| 7.2 本文不足和局限 | 第63页 |
| 7.3 未来研究方向 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 附录 | 第66-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
