在主回归中,解释变量滞后一期的使用通常是出于以下几个目的:避免自相关(特别是如果原始数据序列具有时间依赖性)、捕捉变量之间的动态关系、以及增强模型的稳健性和预测能力。当一个解释变量滞后一期后显著性提高,比如从5%提升到1%,这可能表明滞后版本的信息对模型更加重要,或者当前期和前期的影响不同。
选择是否使用滞后变量主要基于以下考虑:
1. 统计显著性:如果滞后后的变量有更强的统计意义,可以考虑包含。
2. 经济意义:确保滞后操作符合实际经济过程的逻辑。
3. 模型稳定性:检查模型参数的变化,如果滞后对整个模型的稳健性产生积极影响,可以选用。
关于控制变量,通常建议与解释变量保持一致。如果解释变量滞后一期,控制变量也应滞后一期,以保证模型的一致性和比较性。但也要根据具体情况判断,某些控制变量可能不需要或不适宜滞后。在决定是否将所有控制变量都滞后时,需要结合理论背景、数据特性以及统计检验结果来做出决策。
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