คำนิยามปัจจัยความแปรปรวนเงินเฟ้อ

ปัจจัยเงินเฟ้อแปรปรวนคืออะไร?

ความแปรปรวนของเงินเฟ้อ fVariance inflation factor (VIF) เป็นการวัดจำนวนของความสัมพันธ์แบบหลายระดับในชุดของตัวแปรถดถอยหลายตัว ในทางคณิตศาสตร์ VIF สำหรับตัวแปรตัวแบบการถดถอยมีค่าเท่ากับอัตราส่วนของความแปรปรวนแบบโดยรวมกับความแปรปรวนของแบบจำลองที่รวมเฉพาะตัวแปรอิสระตัวเดียวเท่านั้น อัตราส่วนนี้คำนวณสำหรับตัวแปรอิสระแต่ละตัว VIF สูงบ่งชี้ว่าตัวแปรอิสระที่เกี่ยวข้องนั้นมีความสัมพันธ์กันอย่างมากกับตัวแปรอื่น ๆ ในโมเดล

ประเด็นที่สำคัญ

• ปัจจัยเงินเฟ้อความแปรปรวน (VIF) เป็นตัวชี้วัดความหลากหลายทางชีวภาพในหมู่ตัวแปรอิสระในรูปแบบการถดถอยหลายการตรวจสอบความหลากหลายทางชีวภาพเป็นสิ่งสำคัญเพราะในขณะที่มันไม่ได้ลดกำลังไฟฟ้าอธิบายของแบบจำลอง แต่ก็ลดความสำคัญทางสถิติของตัวแปรอิสระ VIF ขนาดใหญ่บนตัวแปรอิสระบ่งชี้ว่ามีความสัมพันธ์แบบ collinear สูงกับตัวแปรอื่น ๆ ที่ควรพิจารณาหรือปรับเปลี่ยนในโครงสร้างของแบบจำลองและการเลือกตัวแปรอิสระ

การทำความเข้าใจปัจจัยอัตราเงินเฟ้อแปรปรวน

การถดถอยหลายครั้งจะถูกใช้เมื่อบุคคลต้องการทดสอบผลกระทบของตัวแปรหลายตัวในผลลัพธ์ที่ต้องการ ตัวแปรตามคือผลลัพธ์ที่ดำเนินการโดยตัวแปรอิสระซึ่งเป็นอินพุตในโมเดล Multicollinearity เกิดขึ้นเมื่อมีความสัมพันธ์เชิงเส้นหรือสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหรืออินพุตอย่างน้อยหนึ่งตัว Multicollinearity สร้างปัญหาในการถดถอยหลายครั้งเนื่องจากเนื่องจากอินพุตทั้งหมดมีอิทธิพลต่อกันและกันมันไม่ได้เป็นอิสระจริง ๆ และเป็นการยากที่จะทดสอบว่าการรวมกันของตัวแปรอิสระมีผลต่อตัวแปรตามหรือผลลัพธ์ภายในโมเดลการถดถอย. ในแง่สถิติแบบจำลองการถดถอยพหุคูณที่มีความสัมพันธ์หลายระดับสูงจะทำให้ยากต่อการประเมินความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระแต่ละตัวกับตัวแปรตาม การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในข้อมูลที่ใช้หรือในโครงสร้างของสมการตัวแบบสามารถสร้างการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่และไม่แน่นอนในสัมประสิทธิ์โดยประมาณของตัวแปรอิสระ

เพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองนั้นถูกระบุอย่างถูกต้องและทำงานได้อย่างถูกต้องมีการทดสอบที่สามารถเรียกใช้สำหรับความหลากหลายทางชีวภาพ ปัจจัยเงินเฟ้อความแปรปรวนเป็นหนึ่งในเครื่องมือวัดดังกล่าว การใช้ปัจจัยเงินเฟ้อความแปรปรวนช่วยในการระบุความรุนแรงของปัญหาพหุนิยมเพื่อให้โมเดลสามารถปรับได้ ตัวแปรเงินเฟ้อวัดความแปรปรวนของพฤติกรรม (ความแปรปรวน) ของตัวแปรอิสระที่ได้รับอิทธิพลหรือพองตัวโดยปฏิสัมพันธ์ / ความสัมพันธ์กับตัวแปรอิสระอื่น ๆ ปัจจัยเงินเฟ้อความแปรปรวนช่วยให้สามารถวัดได้อย่างรวดเร็วว่ามีตัวแปรเท่าใดที่ทำให้เกิดข้อผิดพลาดมาตรฐานในการถดถอย เมื่อมีปัญหาความสัมพันธ์ระหว่างกันอย่างมีนัยสำคัญปัจจัยอัตราเงินเฟ้อความแปรปรวนจะมีขนาดใหญ่มากสำหรับตัวแปรที่เกี่ยวข้อง หลังจากระบุตัวแปรเหล่านี้แล้วคุณสามารถใช้วิธีการหลายวิธีเพื่อกำจัดหรือรวมตัวแปร collinear เพื่อแก้ไขปัญหาความสัมพันธ์ระหว่างกันหลายค่า

ในขณะที่ multicollinearity ไม่ได้ลดพลังการทำนายโดยรวมของแบบจำลอง แต่ก็สามารถสร้างค่าประมาณของสัมประสิทธิ์การถดถอยที่ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ เรียกได้ว่าเป็นการนับซ้ำได้สองเท่าในแบบจำลอง เมื่อตัวแปรอิสระสองตัวหรือมากกว่านั้นมีความสัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิดหรือวัดเกือบจะเหมือนกันดังนั้นผลกระทบพื้นฐานที่พวกเขาวัดจะถูกคิดเป็นสองเท่า (หรือมากกว่า) ข้ามตัวแปรและมันยากหรือเป็นไปไม่ได้ที่จะบอกว่าตัวแปรใดมีอิทธิพลต่อ ตัวแปรอิสระ นี่เป็นปัญหาเนื่องจากเป้าหมายของตัวแบบเศรษฐมิติหลายตัวคือการทดสอบความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างตัวแปรอิสระกับตัวแปรตาม

ตัวอย่างเช่นหากนักเศรษฐศาสตร์ต้องการทดสอบว่ามีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างอัตราการว่างงาน (เป็นตัวแปรอิสระ) และอัตราเงินเฟ้อ (เป็นตัวแปรตาม) รวมถึงตัวแปรอิสระเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับอัตราการว่างงานเช่นการเรียกร้องผู้ว่างงานครั้งแรกจะมีแนวโน้มที่จะนำเสนอความหลากหลายทางชีวภาพในรูปแบบ แบบจำลองโดยรวมอาจแสดงพลังที่แข็งแกร่งเพียงพอในการอธิบายทางสถิติ แต่ไม่สามารถระบุได้ว่าผลกระทบส่วนใหญ่มาจากอัตราการว่างงานหรือการเรียกร้องผู้ว่างงานครั้งแรก นี่คือสิ่งที่ VIF จะตรวจจับและแนะนำว่าอาจทิ้งหนึ่งในตัวแปรออกจากแบบจำลองหรือค้นหาวิธีการรวมเข้าด้วยกันเพื่อจับภาพผลกระทบร่วมของพวกเขาขึ้นอยู่กับสมมติฐานเฉพาะที่นักวิจัยสนใจในการทดสอบ