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8664 11
2016-06-25
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如果一个解释变量是内生,最常用的工具变量就是它的滞后项。当然,这也是有经济意义的,因为解释变量对被解释变量具有滞后相应。但是,如果想比较解释变量对被解释变量的当期影响与后期影响时,如何建立回归模型?如果简单地将解释变量的当期值和滞后值放入模型中,无疑会产生多重共线性问题,请教各位大神如何处理??

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夏目贵志 查看完整内容

所以呢? 建议参考一下这里:https://en.wikipedia.org/wiki/Distributed_lag
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2016-6-25 09:43:14
史蒂芬肥青年 发表于 2016-7-12 00:25
相关系数很高,基本都在0.95以上,且是显著的!!
所以呢?

建议参考一下这里:https://en.wikipedia.org/wiki/Distributed_lag
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2016-7-12 00:15:37
将解释变量的当期值和滞后值放入模型中
在不引发别的问题的情况下这是很常见的做法。报告系数的和和joint significance就好。
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2016-7-12 00:25:36
夏目贵志 发表于 2016-7-12 00:15
在不引发别的问题的情况下这是很常见的做法。报告系数的和和joint significance就好。
相关系数很高,基本都在0.95以上,且是显著的!!
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2016-7-12 08:18:22
夏目贵志 发表于 2016-7-12 00:15
在不引发别的问题的情况下这是很常见的做法。报告系数的和和joint significance就好。
请教:你说的系数和joint significance就是pearson相关系数和模型的显著性F值吗??
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2016-7-12 11:06:02
夏目贵志 发表于 2016-6-25 09:43
所以呢?

建议参考一下这里:https://en.wikipedia.org/wiki/Distributed_lag
我发现一个问题,还麻烦高手指点:分布滞后模型是针对时间序列模型的,我的面板数据能用吗?
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