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2015-01-16
我研究影子银行对三类商业银行绩效影响,因此添加了虚拟变量 bn1-bn3,分别表示五大行、股份制银行和城商行,五大行的系数和标准差接近于0而自动删除,请问虚拟变量前的系数表示什么意思?最后怎么提炼各类型银行绩效受影响模型。

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     银行绩效              |      Coef.   Std. Err.      t   P>|t|     [95% Conf. Interval]


-------------+----------------------------------------------------------------


影子银行规模        | -2.753058   2.690435    -1.02  0.315    -8.255614    2.749499


       cpi                    |   5.114288   3.040164    1.68   0.103    -1.103545   11.33212


社会净储蓄增长率 |  -.0244618   .5453312   -0.04   0.965    -1.139789   1.090866


      gdp增长率        |  -3.251808   4.975717   -0.65   0.519    -13.42829   6.924677


     股份制银行bn2  |   2.502831    11.9664    0.21   0.836     -21.9712   26.97686


        城商行bn3        |   6.959185    11.9664    0.58   0.565    -17.51484   31.43321


        _cons               |    100.281    54.5248    1.84   0.076    -11.23479   211.7967


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2015-1-16 17:27:26
不好意思,应该上传这个模型结果的:
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     银行绩效        |      Coef.        Std. Err.      z       P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+-------------------------------------------------------------------------------------------
影子银行规模       |  -5.030009   2.980121    -1.69   0.091    -10.87094    .8109218
        cpi              |   6.763321   3.134329     2.16   0.031     .6201483
社会净储蓄增长率|   .5105854   .6271796     0.81   0.416     -.718664    1.739835
   gdp增长率        |  -.8555432   5.071081    -0.17   0.866    -10.79468    9.083593
  股份制行bn2      |   2.502831   11.65452     0.21   0.830    -20.33961    25.34527
    城商行bn3       |   6.959185   11.65452     0.60   0.550    -15.88325    29.80162
       _cons           |  -21052.57   13187.56    -1.60   0.110    -46899.72    4794.574
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bn1-bn3为虚拟变量,分别代表五大行、股份制行、城商行,其中五大行的系数和标准差近于零被省略。我研究影子银行对各类商业银行绩效影响,请问各类型银行虚拟变量前的系数是什么意思,另外影子银行对各类银行绩效影响怎么提取方程?恳求指导,论文急需。
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2015-1-16 21:04:09
经过hausman检验,采用固定效用模型。我用Eviews得出结果如下,不知道什么意思、怎么分析。
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        51.20742297943039        5.357930854527259        9.55731314377862        1.783774861655736e-09
_FBB--SBS_FBB        -0.2414808204323126        0.2836221631456582        -0.8514173143383601        0.4033155449747057
_SCB--SBS_SCB        0.1823612003610389        0.2836221631456581        0.6429723204225924        0.5266008349167676
_MCB--SBS_MCB        -0.7189201608502498        0.2836221631456581        -2.53478131919133        0.01851382191158905
_FBB--CPI_FBB        0.56794696934363        0.9942899190635088        0.5712086167770481        0.5733980714555225
_SCB--CPI_SCB        0.4165348017663782        0.9942899190635086        0.4189269083193558        0.6791560299574606
_MCB--CPI_MCB        -0.7520579425418793        0.9942899190635089        -0.75637691595045        0.4571013593397273
_FBB--NDR_FBB        0.8800707787667555        0.768268068543227        1.145525650227174        0.263771394945166
_SCB--NDR_SCB        0.7548418887376406        0.768268068543227        0.98252409496721        0.3360649079533692
_MCB--NDR_MCB        -1.799755931189248        0.768268068543227        -2.342614518135453        0.02816867698552849
_FBB--RGDP_FBB        0.2213450720788386        0.1518028734410699        1.458108578983948        0.1583315167498842
_SCB--RGDP_SCB        0.2174840580320358        0.1518028734410699        1.43267418529112        0.1654037527690222
_MCB--RGDP_MCB        -0.1171396854420051        0.1518028734410699        -0.7716565753116586        0.4481740814398621
                               
R-squared        0.76742858881561            Mean dependent var                47.67153618111111
Adjusted R-squared        0.6460869829802761            S.D. dependent var                10.6163162903134
S.E. of regression        6.315709082850119            Akaike info criterion                6.798154636076338
Sum squared resid        917.4281680414961            Schwarz criterion                7.369980919407711
Log likelihood        -109.3667834493741            Hannan-Quinn criter.                6.997737324823775
F-statistic        6.324529690640865            Durbin-Watson stat                2.149053763047892
Prob(F-statistic)        8.16569335257808e-05                       
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2015-8-20 10:49:57
你采用的加法模型,虚拟变量不显著,试试乘法。
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