vf命令一览表（vifstata命令）

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如何用Stata命令消除多重共线性问题

1、vif或者coldiagcollin等命令去通过检验统计量判断下变量间是否真的存在近似多重共线性（完全多从共线性stata建模时会直接omit掉）。

2、如果结果大于10，那么就说明存在严重的多重共线性，这时候需要减少解释变量来降低共线性。之后再做豪斯曼检验。

3、可通过以下方法予以解决： (1)逐步回归 使用逐步回归可以在一定程度上筛选存在多重共线性的自变量组合中对反应变量变异解释较大的变量，而将解释较小的变量排除在模型之外。

4、修正起来，方法也是有多种的。例如，拿多重共线性问题来说，可以用vif命令对模型进行检验。如果（1）最大的vif大于10，且（2）平均的vif大于1，则可判断模型存在多重共线性问题。

5、sort指令是STATA数据库的维护的排序指令。附图 tsset指令是时间序列数据的估计命令。如何创建一个截面数据文件？先把数据转移到stata中，然后用tsset命令。

如何运用stata12.0软件进行模型修正

1、regress后面的第一个变量：errors 是要回归的目标，之后所有的变量都是模型中的predictors。

2、实在想改原始数据（在不作假的前提下），只能看下是不是有outlier，你把你的summary贴出来看看。

3、打开dta数据集 运行svvarlbl的ado文件（下载地址：）。

stata中用豪斯曼检验解决面板数据多重共线性问题。

共线性：通过了F检验，但是模型的某些自变量的系数的t检验没有通过，而且相关系数比较大，这是多重共线性的典型特点。你需要检验你的那几个没通过t检验的自变量是否存在多重共线性。

可通过以下方法予以解决： (1)逐步回归 使用逐步回归可以在一定程度上筛选存在多重共线性的自变量组合中对反应变量变异解释较大的变量，而将解释较小的变量排除在模型之外。

stata找造成多重共线性的原因：先用vif命令检测是否存在多重共线性，接着使用pca命令来做主成分分析找出主成分或者用stepwise命令来进行逐步回归。

解决方法 （1）排除引起共线性的变量 找出引起多重共线性的解释变量，将它排除出去，以逐步回归法得到最广泛的应用。（2）差分法 时间序列数据、线性模型：将原模型变换为差分模型。

用eviews计算，看各参数的T检验及F检验是否通过，如果F检验通过，但是有两个以上T检验不通过，就有很大的可能是多重共线性了。还有就是看模型中所用的变量之间会不会明显相关，就像，货币供应量和工资之类的。

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