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2009-03-27
在回归中,比方说OLS中,
1如何看出一个回归是否受到内生性的影响
2是不是回归的R平方不大就有可能有内生性的问题,而导致估计的系数都是不一致的?
3如果回归的R平方〉0.5,是否可以说找到了大部分的因素。从而从这一点上是可以接受的?
谢谢
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2009-3-27 21:52:00
有没有高手懂啊,拜托了。。。
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2009-3-27 22:13:00

这个不一定的吧  只能说明你拟合的模型不是很合适

另外 R平方我觉得 0.5左右 说明这个这个模型不太好

建议你可以考虑先画散点图 ,对解释变量或 因变量做变换 或 找更多的

解释的变量等 

另外也可以参考其它的统计量  比如模型与系数是否显著  截距项等问题

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2009-3-27 22:18:00
看回归的结果好不好,不能只看 R平方,还要做很多检验,如残差正态性检验、异方差检验、多重共线性检验等。
另外,横截面数据回归的R平方往往比时间序列数据的R平方小,如R平方=0.5对于横截面数据而言已经不错了。不同数据类型的回归有不同的比较指标。

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2009-3-27 22:34:00
不能只看R平方的 R平方只能说明模型的拟合度 与内生性没有什么必然关系  建议楼主用stata或者其他统计软件做内生性检验  这样比较可靠 stata等一般都带这种命令的 

[此贴子已经被作者于2009-3-27 22:35:53编辑过]

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2009-3-27 23:12:00

确实我做的时间序列模型R平方不高,所以我怀疑是否抓住了主要因素,但是换了几个都不理想。

我在找收2个股票指数收益率序列不同时间段相关系数高低的原因,有没有人接触过?

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