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计量经济学问题: 为什么做了差分样本数据就更接近‘独立同分布’的假设条件?
楼主
hsbcy891129
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2013-12-08
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3
个论坛币
已解决
最近在做计量经济学报告,我使用的是GDP和投资消费什么的面板数据做面板数据的回归。老师提出一个问题说如果用单纯的GDP有自相关性,我想用数据间的增量来做,但是老师让我做差分,就是 (第n年数据- 第n-1年的数据)/第n-1年的数据,即增长率。 说这样更接近做多元回归时 ‘独立同分布’的假设
通过观察acf也发现 增量的acf 随着滞后期增加呈现线性递减的趋势,使用增长率就显得不是那么有规律,比较接近随机数据。
我想知道为什么增长率的独立性要好于增量的,因为都是表示增加的程度,只不过一个是增加的数值,一个是增加的百分比。
提前先谢谢大家的耐心解答~
最佳答案
zhym0926
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首先做差分可以降低多重共线性的风险 使各变量独立 其次可以使数据更平稳 平稳的条件就是同期望 同方差
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沙发
zhym0926
2013-12-8 07:23:50
首先做差分可以降低多重共线性的风险 使各变量独立 其次可以使数据更平稳 平稳的条件就是同期望 同方差
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藤椅
juliemao
2013-12-8 08:36:55
看有没有大牛解答
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板凳
hsbcy891129
2013-12-10 22:40:07
为什么没人回答啊!
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