全部版块 我的主页
论坛 计量经济学与统计论坛 五区 计量经济学与统计软件
45275 17
2012-01-09
如题,对于回归中加入二次项有点知道,不是很清楚,希望通过讨论与交流得到提高。
(一)一次和二次项都显著,如果一次为正,二次为负,则曲线为倒U;如果一次为负,二次为正,则曲线为U;那么如果一次和二次同号呢,比如都为正或负。
(二)如果一次显著,二次不显著,但是整体显著性提高,要不要加二次项。
(三)如果一次不显著,二次显著,要不要一次项包含在回归方程中。
说是讨论,其实都是问题,请指教,呵呵。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2012-1-9 23:56:22
参见伍德里奇教材
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2012-1-10 07:14:22
如果一次项为正,二次项也为正,那么是一个y随x递增的函数,而且是以增加的速度递增。如果一次项为负,二次项也为负,那么是一个y随x递减的函数,而且是以递减的速度递减。

对于(二)和(三),具体需要看你的研究内容是什么。如果你更关心一次项的估计系数,但是二次项的缺失会导致一次项系数的有偏估计,这个时候,你最好加入二次项,即使它是不显著的(特别是你说的F检验显著)。如果你更关心二次项的问题,比如研究price asymmetry,那么二次项本身的显著性也有关系了。

其实在没有研究背景的情况下说这些有些武断,而且也不一定对。关键是看你的研究的数据的性质。如果图反映出你的数据更像直线而非曲线,那么即使二次项在你的模型中是显著的,也一定是发生了什么问题。
还有就是加入了二次项到底有没有经济意义呢,起码经济理论上要说的通吧。

我也再想一个问题,正好和你讨论讨论,为什么不用LOG呢?如果你的数据基本反映出指数趋势(一般时间序列数据都是这样),用LOG是不是可以得到更加精确的OLS估计值呢?你是否已经试过LOG了?发现不行?
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2012-1-10 13:05:03
楼上的关于(二)和(三)的想法是比较合理的,加入二次项首先要从经济理论上说不说得动,然后是实践问题是否允许这种非线性。显著与否这个不是很重要,大部分微观计量的调节变量都不显著。我记得有一篇大作的回归结果是不显著的,但是作者精湛的的理论解释获得了审稿人的认可,发在top杂志上
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2012-11-14 15:00:26
xq1457 发表于 2012-1-9 23:56
参见伍德里奇教材
弱弱的问一下是伍德里奇教材的哪一章啊?
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2018-4-20 15:03:31
请问楼主对这个问题有进一步的认识吗?
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

点击查看更多内容…
相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群