Получение дополнительных данных или новой выборки

Поскольку мультиколлинеарность напрямую зависит от выборки, то, возможно, при другой выборке мультиколлинеарности не будет либо она не будет столь серьезной.

Иногда для уменьшения мультиколлинеарности достаточно увеличить объем выборки. Например, при использовании ежегод­ных данных можно перейти к поквартальным данным. Увеличе­ние количества данных сокращает дисперсии коэффициентов регрессии и тем самым увеличивает их статистическую значимость.

Однако получение новой выборки или расширение старой не всегда возможно или связано с серьезными издержками.

Изменение спецификации модели.

В ряде случаев проблема мультиколлинеарности может быть решена путем изменения спецификации модели: либо из­меняется форма модели, либо добавляются объясняющие переменные, не учтенные в первоначальной модели, но существенно влияющие на зависимую переменную.

Если данный метод имеет основания, то его использование уменьшает сумму квадратов отклонений, тем самым сокращая стандартную ошибку регрессии. Это приводит к уменьшениюстандартных ошибок коэффициентов.