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2016-03-12
情况是这样的:进行变系数模型估计时,在pool estimation中cross-section specific编辑框中输入全部变量时,窗口提示“insufficient number of observations”,应该是解释变量太多造成的,如何减少解释变量?我的解释变量是16个,被解释变量1个,时期是10年。当在cross-section specific编辑框中输入8个变量时就不会出现“insufficient number of observations”的提示。我如何将16个解释变量减少为8个?谢谢。
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2016-3-12 21:33:23
1、可以增加样本量。2、删除不重要的变量(可以通过统计方法或者经济理论进行筛选)。3、使用主成分分析,将相关性强的几个变量综合成一个或几个变量。
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2016-3-13 09:58:27
clx11081246 发表于 2016-3-12 21:33
1、可以增加样本量。2、删除不重要的变量(可以通过统计方法或者经济理论进行筛选)。3、使用主成分分析,将 ...
十分感谢您的回答。增加样本量这个任务量很大,因为我找的是31个省每个省消费结构的16个解释变量,2004-2013年的数据,来不及增加时期了。我是计量小白。想进一步问一下您能否在eviews中进行解释变量的剔除?或者通过什么样的统计方法也能减少变量?谢谢。
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2016-3-13 11:46:16
可以使用逐步回归的方法,就是将一个一个变量逐步加入模型中,剔除掉不显著的,留下显著的,最终更据自身需求,保留下最显著的几个变量。或者使用主成分分析的方法,将几个相关变量综合成一个或者几个变量。
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2016-3-13 16:17:06
clx11081246 发表于 2016-3-13 11:46
可以使用逐步回归的方法,就是将一个一个变量逐步加入模型中,剔除掉不显著的,留下显著的,最终更据自身需 ...
谢谢,我试着操作下。
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2017-9-15 17:02:10
clx11081246 发表于 2016-3-12 21:33
1、可以增加样本量。2、删除不重要的变量(可以通过统计方法或者经济理论进行筛选)。3、使用主成分分析,将 ...
正解,
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