계량경제학(20)
-
다중공선성(Multicollinearity)
다중공선성(Multicollinearity)은 다중회귀분석에서 활용된 두 개 이상의 독립변수가 강하게 연관되어 있을 때, 발생하는 문제입니다. [Perfect Multicollinearity] 만약 두 개 이상의 독립변수 사이가 완벽하게 연관되어 있다면, 즉 한 변수를 다른 변수가 선형결합을 통해서 표현할 수 있다면 Perfect Multicollinearity가 있다고 판단할 수 있습니다. 만약 Perfect Multicollinearity가 발생하게 되면 OLS를 활용하여 계수를 추정할 수가 없게 됩니다. 예를 통해 Perfect Multicollinearity가 발생했을 때 어떤 현상이 일어나는지 알아보겠습니다. import statsmodels.api as sm import statsmodels...
2020.09.10 -
Omitted Variable Bias
Omitted Variable Bias은 다중 회귀 분석에서 종속변수를 설명하기 위한 중요한 독립변수이나, 모형에서 누락되어 오차항에 포함되었을 때 발생하는 편향입니다. Omitted Variable Bias가 발생하기 위해서는, 독립변수 $X$는 Omitted Variable과 관계(Correlated)가 되있어야 하며, Omitted Variable은 종속변수에 대한 설명력을 가져야합니다. $y_i = \alpha+\beta_1 x_i+\mu_i$의 회귀 식이 있다고 가정해보겠습니다. OLS(Ordinary Least Squares)로 추정된 $\widehat{\beta_1}$ 아래와 같이 나타납니다. $y_i$를 $y_i = \alpha+\beta_1 x_i+\mu_i$을 활용하여 표현하면 아래와 ..
2020.09.10