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面板数据中存在被解释变量是时间序列，回归模型显著性不强。显著性p值通不过0.05的检
1992hd
15143 11
2015-05-05
悬赏 4 个论坛币 未解决
各位大神，求助。本人用面板数据做多元回归分析，这是模型ROE=β0+β1Rating+β2LnSize+β3Lev+β4Boardsize+β5Ind-Dir+β6CR10+ε，选择了43家公司4年的数据做回归，其中rating是信息披露质量，取自深交所的考评结果，由1.2.3.4直接替代，但是其实每家公司每年的rating值变化并不大，回归结果出来各变量显著性都不强，老师说是因为他是时间序列的问题，这个问题到底应该怎么解决啊。。各位大神，帮帮忙我的数据大概就是这样子，回归的结果            

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1992hd
2015-5-5 21:52:05
知道论坛的牛人多，大家快帮帮我吧。虽然悬赏很少，但是那是我的一半的金额了。另外，本人用的是eviews
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ry0224
2015-5-6 16:29:11
不是面板数据吗，怎么说是时间序列
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1992hd
2015-5-6 19:26:51
ry0224 发表于 2015-5-6 16:29
不是面板数据吗，怎么说是时间序列
整个是面板数据，但是由于被解释变量每年的差异并不大，做出来都不显著。老师说的是存在啥子时间序列的问题，这个该怎么解决啊？您知道吗
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ry0224
2015-5-6 21:30:50
1992hd 发表于 2015-5-6 19:26
整个是面板数据，但是由于被解释变量每年的差异并不大，做出来都不显著。老师说的是存在啥子时间序列的问 ...
你的一些变量数据变异不是很大，要想能够更好地反映这种变异，就要扩充样本容量，意思就是你的样本量太小，才4年43家共170个左右样本量。另外你的模型中变量选取较多，也与现在的样本容量不匹配。所以很难得到理想的估计结果。
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1992hd
2015-5-7 00:44:54
ry0224 发表于 2015-5-6 21:30
你的一些变量数据变异不是很大，要想能够更好地反映这种变异，就要扩充样本容量，意思就是你的样本量太小 ...
但是被解释变量是直接将及格，不及格，良好，优秀的指标直接用1.2.3.4作为替代变量，每个公司本身在4年内的差异都不大，而所有公司的均值在3左右，另外，你说的变量个数与样本容量不匹配，这个有很严格的界定吗？如果把不显著的变量都删掉的话，就只剩俩个控制变量了。
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