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2013-03-12
年份越多以及横截面越多是不是有利于结果显著?目前我用三年的数据,死活跑不出来,
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2013-3-12 20:32:43
一点拙见,希望有帮助:年份和横截面越多,会显著增加样本观测值的数量,回归出来的结果更接近现实(即更具有代表性)。但并代表一定较为显著。可能观测值多了,会增加显著性,但也应从别的地方找原因,如变量是否合适等。
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2013-3-13 09:34:09
雷子2008 发表于 2013-3-12 20:32
一点拙见,希望有帮助:年份和横截面越多,会显著增加样本观测值的数量,回归出来的结果更接近现实(即更具 ...
非常感谢您的回答!作为刚接触面板数据处理的人,很希望得像您这样有经验且热心的帮助!变量方面我也尝试着用三种表示方式进行运行,运行出来的结果R squ非常小,只有0.0几,我今天打算将样本进行再细化,或者增加年份,目前还不能确定增加年份以后,横截面是否会增多?
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2013-3-13 10:02:13
qfshr 发表于 2013-3-13 09:34
非常感谢您的回答!作为刚接触面板数据处理的人,很希望得像您这样有经验且热心的帮助!变量方面我也尝试 ...
面板回归的R2较小是正常的,而且数据越微观,可能R2越小(一般情况下),所以这个不同担心。只要处理好回归技术问题(如克服内生性等),有时候真实情况可能就是不显著,这也没办法,这可能也是一种发现。希望对你有帮助!
另外,时间序列拉长了,但是横截面一般不会变化,除非你增加样本个体!
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2013-3-13 10:18:54
雷子2008 发表于 2013-3-13 10:02
面板回归的R2较小是正常的,而且数据越微观,可能R2越小(一般情况下),所以这个不同担心。只要处理好回 ...
由于对于stata不熟悉,我是担心自己因为技术操作问题而导致结果不显著,所以对于运行出来的结果不自信,我在处理数据的时候为了稳健型考虑,所以采用平衡数据,这样进行筛选以后,样本的数目就会变小了,请问可否跟老师进行实时探讨?非常谢谢
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2013-3-13 22:23:45
呵呵,我哪敢当老师,现在也在学习面板数据。之前看过一个老师说过,如果技术上处理必须要平衡面板,那就需要,没问题。但是不是必须的话,要保持数据的原貌,最好用非平衡面板。一方面可以增加观测值,即样本容量;另一方面也可以真实揭示问题的变化及本质。比如我们财务研究中,有上市公司退市,也有新上市的,如果追求平衡面板,那么就不能反映市场状况的变化了。希望对你帮助!我是去年开始学习面板数据的,之前一直用时间序列,所以很多问题也是在学习过程中。大家一起探讨!
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