Multicollinearity在FRM考试中是什么意思？

距离5月FRM考试越来越近，留给考生备考的时间不多了，考生一定要利用这段时间认真备考。记得对于金融英语词汇的学习，它们在FRM考试中占有重要的比重。Multicollinearity在FRM考试中是什么意思，这是需要考生掌握的！

Multicollinearity是多重共线性，是指线性回归模型中解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。

一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。

Multicollinearity多重共线性产生原因：

主要有3个方面：

（1）经济变量相关的共同趋势

（2）滞后变量的引入

（3）样本资料的限制

Multicollinearity多重共线性解决方法：

（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。

（3）减小参数估计量的方差：岭回归法（Ridge Regression）。

（4）简单相关系数检验法

FRM考试的内容就分享这么多，考生如果对FRM考试还有更多的疑问，可以文章评论一起学习探讨！另外，有2022年全年备考日历，想要的私信或者评论哦！