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2017-04-19
我的回归里面有两个变量相关性较大,x2本应是正,却因为x1对x2影响太大而变成了负……这两个变量两个完全不同的东西,而且都很重要,我都想保留,该怎么办呀?
(请问是不是我的模型里有遗漏变量呢?)
是不是需要一个工具变量来支撑x2呢?
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2017-4-20 01:14:17
假如x1和x2相关系数>0.5的话。你可以在解释回归结果的时候论述x1对x2的影响。模型其实没有太多需要动的,你把故事讲好即可
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2017-4-23 23:02:12
BIG钊钊 发表于 2017-4-20 01:14
假如x1和x2相关系数>0.5的话。你可以在解释回归结果的时候论述x1对x2的影响。模型其实没有太多需要动的,你 ...
好的,谢谢!那请问我需不需要加个它俩的交互项什么的?
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2017-4-24 02:08:48
独昕术 发表于 2017-4-23 23:02
好的,谢谢!那请问我需不需要加个它俩的交互项什么的?
这个取决于看你想从哪个角度去说明。

举个例子。2017年Journal of Corporate Finance上的一篇论文,研究高管激励和债务对公司风险的影响,回归方程:风险=激励+激励*债务+债务+.... 然后作者发现,激励的系数显著为正,债务的系数显著为正,但是交互项的系数显著为负,作者的解释是债务的上升能削弱【激励与风险之间这种正相关】。

但是你看,这样用的一个前提是单独的激励和债务,系数都是显著的,像你的例子里,一个加进来,另一个不显著了,我个人认为加上交互项,意义不大。
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2017-4-24 21:53:23
BIG钊钊 发表于 2017-4-24 02:08
这个取决于看你想从哪个角度去说明。

举个例子。2017年Journal of Corporate Finance上的一篇论文,研 ...
好,谢谢你!可是我的论文里是:加进一个变量后,两个变量都很显著,只是另一个变量的系数从正的变成负的了……请问这种情况也适用与你说的那种情况嘛?
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2017-4-25 02:25:46
独昕术 发表于 2017-4-24 21:53
好,谢谢你!可是我的论文里是:加进一个变量后,两个变量都很显著,只是另一个变量的系数从正的变成负的 ...
那我觉得你可以加一个交互项试试。一个变量从正的变负的,有可能是A→B→Y和A→Y两个路线中,没加入A时,B→Y是正相关,但是这个箭头包含了B本身对Y的影响和A通过B传导到Y的影响,加入A以后,B→Y中A的影响就被隔离出来了。所以其实是A的正相关,比B的负相关要大。你可以看看现在的结果,如果现在A的系数是1.5,B的系数是-0.5,那么这种解释就基本说的通。
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