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[求助]关于R-squared
wisalqwisa
16781 11
2009-05-30

以下是我的回归结果，是在删减了一些不显著的变量后又做的一次回归，现在变量系数显著性很好，但是R-squared好小，那我的回归拟合优度到底好不好啊？如果不好那我之后该怎么做？

Dependent Variable: UPR    
Method: Least Squares       
Sample: 1 159    
Included observations: 158    
Excluded observations: 1    
    
Variable   Coefficient   Std. Error     t-Statistic        Prob. 
    
C               3.759672   1.771041      2.122860     0.0354
LISSUE     -0.333893    0.171845     -1.942984    0.0539
LNA          0.177492      0.165872     1.070056     0.2863
LOCK       -0.380799    0.236815      -1.608005    0.1099
PER           0.025588      0.023859      1.072479    0.2852
RATE      -0.020850     0.006234       -3.344564    0.0010
TURNOVER 0.843565    0.308678     2.732833     0.0070
VIB            1.732674      0.549447        3.153489    0.0019
    
R-squared 0.253083                    Mean dependent var  1.302861
Adjusted R-squared 0.218227       S.D. dependent var  0.737994
S.E. of regression 0.652519          Akaike info criterion  2.033354
Sum squared resid 63.86720        Schwarz criterion  2.188422
Log likelihood -152.6349              F-statistic  7.260804
Durbin-Watson stat 1.088319       Prob(F-statistic)  0.000000
    

谢谢解答~~~~

[此贴子已经被作者于2009-5-30 23:44:59编辑过]

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jacobo
2009-5-30 23:50:00
LZ,你的变量还是有很多不显著呀，如RATE，TURNOVER，VIB。（以1%为标准）
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shanxinning
2009-5-31 00:11:00
其实显著水平才是最重要的，r^2没有你想的这么重要。你随便翻番一些大牛的文集，许多好文章的R方都是0.6，甚至有的0.3，或者0.2.所以你这个真的不是问题。关键是方法要对，样本要足。
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jh81522
2009-5-31 00:39:00

你这个dw都通不过～肯定拟合的不好～

r^2倒不是最重要的

你做回归前做过平稳性检验了吗

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wisalqwisa
2009-5-31 11:20:00

没做过，我第一次用计量做本科论文，听说平稳性检验不是用于时间序列么？

我这个是截面数据，也能做么？

而且我这个结果还有哪些变量结果不好啊？我以为变量的prob值够小就行了呢……

这是原来没去掉一些变量时的结果，我该怎么做？

Dependent Variable: UPR

Method: Least Squares

Sample: 1 159

Included observations: 158

Excluded observations: 1

Variable    Coefficient      Std. Error       t-Statistic      Prob. 

C                7.951831        2.674719      2.972960    0.0035

AGE          0.023455          0.036245    0.647110     0.5186

BLOCK      -0.060025        0.308885     -0.194327    0.8462

FEE          -0.252734         0.782191      -0.323110    0.7471

GDPI         -19.78846         8.942183      -2.212934    0.0285

INDEX         0.388767         1.867703       0.208153     0.8354

LISSUE     -0.400733          0.194548       -2.059817     0.0412

LNA            0.128913          0.190206       0.677756      0.4990

LOCK        -0.422106          0.253499       -1.665117     0.0980

PER            0.028294          0.023999       1.178938      0.2404

RATE         -0.019624         0.006346        -3.092600      0.0024

TURNOVER 0.672341         0.330972         2.031415     0.0440

VIB             1.785544           0.559637           3.190540    0.0017

R-squared 0.281818                     Mean dependent var 1.302861

Adjusted R-squared 0.222382       S.D. dependent var 0.737994

S.E. of regression 0.650783          Akaike info criterion 2.057414

Sum squared resid 61.41014         Schwarz criterion 2.309400

Log likelihood -149.5357                F-statistic 4.741562

Durbin-Watson stat 1.086702        Prob(F-statistic) 0.000002

谢谢~~~
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wisalqwisa
2009-5-31 11:24:00

为什么这三个变量不标准啊？

难道prob不够小么？

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