短面板数据需要做单位根检验吗
@蓬永449：面板数据的单位根检验,这个结果是什么意思 -
佘杨13736782405…… 因为面板数据虽然减轻了数据的非平稳,使得变量的相关性降低,但是各变量还是有趋势、截距问题,可能还是非平稳数据,存在单位根.这样回归会造成伪回归. 是检验每个变量的趋势,或是走势,但是是对每个变量做单位根检验.
@蓬永449：Eviews做面板数据回归,什么时候需要进行单位根检验和协整检验呢?数据是2007 - 2011年,样本量很大
佘杨13736782405…… 按照正规程序,面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性.一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对这些数据进行回归,尽管有较高的R平方,但其结果是没有任何实际意义的.平稳的真正含义是:一个时间序列剔除了不变的均值(可视为截距)和时间趋势以后,剩余的序列为零均值,同方差,即白噪声.因此单位根检验时有三种检验模式:既有趋势又有截距、只有截距、以上都无. 因此为了避免伪回归,确保估计结果的有效性,我们必须对各面板序列的平稳性进行检验.而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验. 如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的,那么我们可以进行协整检验.
@蓬永449：单位根检验以及协整检验相关问题 -
佘杨13736782405…… 面板数据也需要单位根检验、协整检验和回归分析啊 顺序也是这样子的
@蓬永449：stata面板数据模型 -
佘杨13736782405…… 方法/步骤 短面板处理 面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据,因此其存在截面数据没有的优势,在用stata进行面板数据的估计时,一般选择xtreg命令进行拟合.本节主要论述短面板的stata实现,即时间维度T相对于截面数n较小的数...
@蓬永449：面板回归分析的数据要如何整理 -
佘杨13736782405…… 步骤一:分析数据的平稳性(单位根检验) 按照正规程序,面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性.李子奈曾指出,一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定...
@蓬永449：求教STATA中面板数据单位根检验的做法 -
佘杨13736782405…… 仅仅是单位根建议EVIEWS6.0以上非常方便 首先要声明时间序列,输入以下命令:gen t=_n tsset t 然后可以选择一种单位根检验,如选择Dickey-Fuller检验,则输入:dfuller 变量名
@蓬永449：eviews做面板数据是否要进行模型检验 -
佘杨13736782405…… 面板数据与时间序列有本质的不同.面板数据一般存在的是异方差,在做模型的时候需要进行异方差检验.
@蓬永449：在统计学中为什么要对变量取对数 -
佘杨13736782405…… 原因是 (1) 时间序列和面板数据, 都要做平稳的单位根检验, 取对数一般能使序列平稳(stationary), 不然就取差分进行平稳. (2) 能使模型的残差呈现随机的特性, 而不是趋势或者截距. (3) 减少共线性和异方差(heteroscedasticity)出现的概率 (4) 有经济学意义上, 比如增长率, 变化率和弹性. (5) 统计学认为变量具有内在的指数增长的趋势, 取对数可以让联合分布 (对应的F-statistics)呈现正态, level形式的数据, 特别是时间序列, 最好做Lavene检验 (6) Log-linearization 取对数方便最小二乘的线性拟合, 乘积运算用对数就变成了求和.
@蓬永449：请stata计量统计达人帮忙分析一个数据处理结果.解释里面结果的意思,比如P,是否越打越好呢,非常感谢! -
佘杨13736782405…… P是小了好,一般小于0.05,我们说这个是在5%水平下显著 你的回归结果不怎么样,可能存在多重共线性 一般情况下 t越大越好(一般大于2就算好),P越小越好(一般小于0.05就好) F越大越好
@蓬永449：三维面板数据该怎样处理 -
佘杨13736782405…… 面板数据是时间序列数据与截面数据的结合 凡是关于时间序列数据必须通过单位根检验数据平稳性 这是计量的前提 否则可能出现伪回归 出现数据出错
佘杨13736782405…… 因为面板数据虽然减轻了数据的非平稳,使得变量的相关性降低,但是各变量还是有趋势、截距问题,可能还是非平稳数据,存在单位根.这样回归会造成伪回归. 是检验每个变量的趋势,或是走势,但是是对每个变量做单位根检验.
@蓬永449：Eviews做面板数据回归,什么时候需要进行单位根检验和协整检验呢?数据是2007 - 2011年,样本量很大
佘杨13736782405…… 按照正规程序,面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性.一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对这些数据进行回归,尽管有较高的R平方,但其结果是没有任何实际意义的.平稳的真正含义是:一个时间序列剔除了不变的均值(可视为截距)和时间趋势以后,剩余的序列为零均值,同方差,即白噪声.因此单位根检验时有三种检验模式:既有趋势又有截距、只有截距、以上都无. 因此为了避免伪回归,确保估计结果的有效性,我们必须对各面板序列的平稳性进行检验.而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验. 如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的,那么我们可以进行协整检验.
@蓬永449：单位根检验以及协整检验相关问题 -
佘杨13736782405…… 面板数据也需要单位根检验、协整检验和回归分析啊 顺序也是这样子的
@蓬永449：stata面板数据模型 -
佘杨13736782405…… 方法/步骤 短面板处理 面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据,因此其存在截面数据没有的优势,在用stata进行面板数据的估计时,一般选择xtreg命令进行拟合.本节主要论述短面板的stata实现,即时间维度T相对于截面数n较小的数...
@蓬永449：面板回归分析的数据要如何整理 -
佘杨13736782405…… 步骤一:分析数据的平稳性(单位根检验) 按照正规程序,面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性.李子奈曾指出,一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定...
@蓬永449：求教STATA中面板数据单位根检验的做法 -
佘杨13736782405…… 仅仅是单位根建议EVIEWS6.0以上非常方便 首先要声明时间序列,输入以下命令:gen t=_n tsset t 然后可以选择一种单位根检验,如选择Dickey-Fuller检验,则输入:dfuller 变量名
@蓬永449：eviews做面板数据是否要进行模型检验 -
佘杨13736782405…… 面板数据与时间序列有本质的不同.面板数据一般存在的是异方差,在做模型的时候需要进行异方差检验.
@蓬永449：在统计学中为什么要对变量取对数 -
佘杨13736782405…… 原因是 (1) 时间序列和面板数据, 都要做平稳的单位根检验, 取对数一般能使序列平稳(stationary), 不然就取差分进行平稳. (2) 能使模型的残差呈现随机的特性, 而不是趋势或者截距. (3) 减少共线性和异方差(heteroscedasticity)出现的概率 (4) 有经济学意义上, 比如增长率, 变化率和弹性. (5) 统计学认为变量具有内在的指数增长的趋势, 取对数可以让联合分布 (对应的F-statistics)呈现正态, level形式的数据, 特别是时间序列, 最好做Lavene检验 (6) Log-linearization 取对数方便最小二乘的线性拟合, 乘积运算用对数就变成了求和.
@蓬永449：请stata计量统计达人帮忙分析一个数据处理结果.解释里面结果的意思,比如P,是否越打越好呢,非常感谢! -
佘杨13736782405…… P是小了好,一般小于0.05,我们说这个是在5%水平下显著 你的回归结果不怎么样,可能存在多重共线性 一般情况下 t越大越好(一般大于2就算好),P越小越好(一般小于0.05就好) F越大越好
@蓬永449：三维面板数据该怎样处理 -
佘杨13736782405…… 面板数据是时间序列数据与截面数据的结合 凡是关于时间序列数据必须通过单位根检验数据平稳性 这是计量的前提 否则可能出现伪回归 出现数据出错
