距離5月FRM考試越來(lái)越近，留給考生備考的時(shí)間不多了，考生一定要利用這段時(shí)間認(rèn)真?zhèn)淇?。記得?duì)于金融英語(yǔ)詞匯的學(xué)習(xí)，它們?cè)贔RM考試中占有重要的比重。Multicollinearity在FRM考試中是什么意思，這是需要考生掌握的！

Multicollinearity是多重共線性，是指線性回歸模型中解釋變量之間由于存在精確相關(guān)關(guān)系或高度相關(guān)關(guān)系而使模型估計(jì)失真或難以估計(jì)準(zhǔn)確。

一般來(lái)說(shuō)，由于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的限制使得模型設(shè)計(jì)不當(dāng)，導(dǎo)致設(shè)計(jì)矩陣中解釋變量間存在普遍的相關(guān)關(guān)系。完全共線性的情況并不多見(jiàn)，一般出現(xiàn)的是在一定程度上的共線性，即近似共線性。

Multicollinearity多重共線性產(chǎn)生原因：

主要有3個(gè)方面：

（1）經(jīng)濟(jì)變量相關(guān)的共同趨勢(shì)

（2）滯后變量的引入

（3）樣本資料的限制

Multicollinearity多重共線性解決方法：

（1）排除引起共線性的變量

找出引起多重共線性的解釋變量，將它排除出去，以逐步回歸法得到最廣泛的應(yīng)用。

（2）差分法

時(shí)間序列數(shù)據(jù)、線性模型：將原模型變換為差分模型。

（3）減小參數(shù)估計(jì)量的方差：嶺回歸法（Ridge Regression）。

（4）簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法

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