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2012-08-26
当你做计量的论文,出来的结果关键变量的系数出乎你意料,比如说很不显著、符号相反,很不稳健等等,排除了共线、极端值等问题,还是得不到你预计的结果,你怎么做?
我对dynare301的质疑的回复见https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... 2239&from^^uid=561260

多谢各位的回复!从目前来看,选择“4修改论文命题,按计量结果来设计命题”的人最多,但这种方法是不是多少有点数据驱动的意味。记得有个计量经济学家说过(大意),从数据里挖掘出命题是不可取的,但完全拒绝从数据中学习也是不对的。这中间的界限实在不好说清。
另外,有位朋友提到模型形式、数据预处理,我有些不懂的地方向大家求教:
1.如何选择模型形式呢,好像有一种是比较R2(包括调整后)还有其他准则,但好像除了普通的使用ols的线性模型之外,在许多模型中,R2好像意义不是很大,比如面板,这时候该如何选择呢?
2.如果在使用ols的线性模型中,一种模型形式是关键变量显著,R2比较低,另一种模型形式是关键变量不显著,但R2比较高,这应该怎么选呢?我想多数人会选择前者,但如何解释这种情况呢?
3.对于数据预处理的问题,一般是如何处理呢?我只知道一个取log,可以减小异方差,也能避免“大数吃小数”的问题,其他还有什么方法经常会用到?
4.对于处理数据,处理前不显著,处理后显著,是不是应该说明为什么处理后就显著了?你考虑了同样的影响因素,但是进入模型的形式不同就造成这么大差异,是不是说明稳健性有点问题?但这似乎不太容易说明,好像一般都是直接说经过这样那样的处理,不具体说明。
5.比如说我研究GDP,为考虑人口总量的不同,我可以设定Y为人均GDP,但也可以直接把人口数放在方程右边,这也考虑了人口规模的不同(我理解为应该是函数形式不同),但这两种方法可能对关键变量的显著性有很大影响,应该如何选择?
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2012-8-26 06:31:30
很多人是修改数据  甚至编撰了个数据

包括理工科的在内  很多很多

殊不知道  数据与预期结果不一样 往往更能说明问题  仔细 研究下去 往往能发现真正的问题所在

很多国外的重要发现都是 在这样无意识的情况下偶然发现的
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2012-8-26 07:53:49
调整变量重做,再不行换个方法再做!!
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2012-8-26 08:20:19
楼主前两天已经发过一个“篡改数据严重吗”的帖子
https://bbs.pinggu.org/thread-1556715-1-1.html
今天又发此贴,
司马昭之心,路人皆知
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2012-8-26 08:48:09
345有可能,宁死不改数据!
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2012-8-26 09:07:01
楼主的这种行为是要我们帮你出主义,你开拓思路后去造假,太不厚道了,严重谴责。
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