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2015-07-17
悬赏 50 个论坛币 已解决
关于货币政策 对企业绩效影响的模型。
货币政策是个宏观变量,他的数据 只有时间维度,没有截面特性。  
而在做 这样的一个回归分析的时候,  势必会导致  货币政策的数据 对应 所有企业截面的时候 都是一样的。  这样我个人感觉 最后 货币政策 就变成了一个单纯的截距数据,发现不了个体的差异影响。但是查阅过的文献,都是在做货币政策对绩效啊、股价收益率的影响啊。 我就很纳闷,  货币政策是个单一的数据, 不像每个企业 有各不相同的 资本结构 可以解释不同的效力
如果直接把 这样的货币政策量化,比如M2 或者利率。 那么 自变量里面,每个企业的货币政策变两的数据都是一样的。 即使乘以β1, 最后货币政策 在模型中 就变成了一个截距项。
这样还有意义?

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jzl106 查看完整内容

第二种方法较简单,因为如果不用乘积项,企业个体的差异实际上在截距和残差里,加一个解释变量可以再把一部分未解释信息”抓“出来。但这个解释变量要和货币政策有一定的相关性才行。 第二种方法技术上有一些难度,但概念上也不难理解:假设你有足够大的时间序列,那么你可以把每个企业单独做回归,可以得到不同的参数,当T趋近于无穷大时,这些参数的均值趋近于整个面板回归的理论参数(所谓的Mean Group Estimator)。但是MG ...
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2015-7-17 12:32:12
冷若、冰の凌 发表于 2015-7-18 09:36
第二种方法 倒是考虑到了。 但是 这样就不得不寻找其他多个变量 来反应 货币政策引起其他变量的联合反应了 ...
第二种方法较简单,因为如果不用乘积项,企业个体的差异实际上在截距和残差里,加一个解释变量可以再把一部分未解释信息”抓“出来。但这个解释变量要和货币政策有一定的相关性才行。

第二种方法技术上有一些难度,但概念上也不难理解:假设你有足够大的时间序列,那么你可以把每个企业单独做回归,可以得到不同的参数,当T趋近于无穷大时,这些参数的均值趋近于整个面板回归的理论参数(所谓的Mean Group Estimator)。但是MGE的问题是效率不高(趋近的程度平缓)。Random Coefficients Model 可以看作是在一个模型中队对均值和差异值同时估计的更为高效的办法。
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2015-7-17 12:40:40
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2015-7-17 18:04:19
帮你顶顶
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2015-7-17 22:06:32
有很多方法。首先货币政策变量是什么类型?N是多少?
如果是简单按年份或地区分组,用dummy variable
如果是各个年份有连续数值可以用mixed effects model.
但你必须要有足够的年份(最好》20),因为这部分的自由度取决于年份
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2015-7-18 08:18:05
jzl106 发表于 2015-7-17 22:06
有很多方法。首先货币政策变量是什么类型?N是多少?
如果是简单按年份或地区分组,用dummy variable
如果 ...
你说的不是问题所在。
货币变量 不管选什么,  他的数据 都是一个完整的时间序列
但是 在面板数据中,我们要分析对企业的个体效应影响
货币政策 对所有企业的影响都是一样,因为货币政策 是宏观变量,单一的,不对任何个体有差异。尽管实际中即使都是低利率也不等于企业都能享受。
但是在模型中,政策变量对所有企业的影响都是一致的
也就变成了,所有企业的货币政策对应的数据都是一样的
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