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2013-09-17
之前的时候,我是同意,时间序列数据应该要做平稳性检验的,以防止出现伪回归现象。
但是最近看了几篇论文,并没有进行如此操作。

于是我想,是否因为目的不同,比如只是需要验证X对Y是否有作用,是不是就不需要进行平稳性检验了?

另外,这个伪回归,到底是伪在了哪里?是相关系数的大小,还是说两变量可能压根没关系?

求大神!
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2013-9-17 20:25:02
可能压根就没关系,比如中国GDP的增长与美国萝卜价格的增长,如果不做平稳性检验可能会得到两者有正相关关系的结论,然而实际上并没有关系!当然了,如果数据量很大,其分布接近正态分布,就不要要检测!
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2013-9-17 20:29:37
冰风0528 发表于 2013-9-17 20:25
可能压根就没关系,比如中国GDP的增长与美国萝卜价格的增长,如果不做平稳性检验可能会得到两者有正相关关系 ...
那么数据量怎样大才算达到正态分布的程度?如何知道是不是正态呢?
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2013-9-17 20:31:23
在计量经济学中,数据量大大小貌似是以500个样本为依据的,具体记不清楚了
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2013-9-17 20:34:05
韩小韩 发表于 2013-9-17 20:29
那么数据量怎样大才算达到正态分布的程度?如何知道是不是正态呢?
至于是否满足正态分布这个就不需要证明了,在伍德里奇的教材中有个例子貌似证明了大数据量服从正态分布
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2013-9-17 20:34:07
冰风0528 发表于 2013-9-17 20:31
在计量经济学中,数据量大大小貌似是以500个样本为依据的,具体记不清楚了
多谢。我查查
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