若用截面数据建立模型，一般认为什么问题严重

若用截面数据建立模型，一般认为什么问题严重

在现实经济运行中，许多经济变量在随时间的变化过程中往往存在共同的变化趋势，使之产生多重共线性；使用截面数据建立回归模型时，根据研究的具体问题选择的解释变量常常从经济意义上存在着密切的关联度；在建模过程中由于认识上的局限性造成便来那个选择不当，从而引起变量之间的多重共线性；在模型中大量采用滞后变量也容易产生多重共线性。

多重共线性的危害有几个方面：

一是在完全共线性下参数估计量不存在，理由是;1()XX-不存在；

二是近似共线性下OLS参数估计量非有效，理由是参数估计量的方差将可能变得很大；

三是参数估计量经济意义不合理，如当2X和3X存在线性关系时，2X和3X前的参数并不能反映各自与被解释变量之间的结构关系；四是变量的显著性检验失去意义，因为无论是t检验还是F检验，都与参数估计量的方差有关；五是模型的预测功能失效。

检验多重共线性的方法思路：用统计上求相关系数的原理，如果变量之间的相关系数较大则认为它们之间存在多重共线性。

克服多重共线性的方法主要有：增加样本观测值，略去不重要的解释变量，用被解释变量的滞后值代替解释变量的滞后值，利用参数之间的关系，利用解释变量之间的关系，变换模型的形式，对数据进行中心化处理，修正Frisch法等。