Multicolinearidade: Conceitos, tipos e detecção

Anotacoes

1 PARTE III – Violating the Assumptions of the CLRM Capítulo 5 – Multicollinearity (Páginas: 103–118) Conceito de multicolinearidade e características -> pp. 104–105 A multicolinearidade ocorre quando duas ou mais variáveis explicativas/independentes numa regressão múltipla estão altamente correlacionadas entre si. - Os coeficientes de correlação estão próximos de -1 e 1. - A multicolinearidade viola um pressuposto do CLRM (O CLRM assume ausência de relações lineares entre as regressões. - O problema não é a relação entre o X e Y mas sim entre os X´s. - Altera o sinal dos betas. Multicolinearidade perfeita -> pp. 104-106 Multicolinearidade perfeita: Relação exata entre variáveis explicativas - Consequências da multicolinearidade perfeita: • A matriz 𝑋!𝑋torna-se singular; • Não existem estimadores OLS nem solução OLS; • O software elimina automaticamente uma variável. • Impossibilidade de estimar os coeficientes MQO no EVIEWS (o programa de software geralmente indica erro de “matriz singular”). àPara corrigir: Retirar uma variável. Multicolinearidade imperfeita -> pp. 106-108 Multicolinearidade imperfeita: Ocorre quando as variáveis explicativas estão altamente (mas não perfeitame...