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2018-04-16
计量经济学小白一个,论文需要做回归模型,研究投资风险与羊群效应是否相关。现有筛选并计算出的数据结果:1.在羊群效应不显著条件下的40家上市公司的羊群效应值;2.在羊群效应显著条件下的40家上市公司的羊群效应值;3.以上80家上市公司的投资风险值。这3组数据皆为面板数据,包含了6年的时间长度
思路如下:将以上的1、2组数据分别与第三组数据做回归,试图分析这两个回归结果的差异,得到结论:羊群效应对投资风险有影响
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2018-4-16 10:00:10
那就分别做两个面板模型回归,比较回归系数差异就可以了。比较回归系数差异要是一个显著一个不显著那就可以直接说,要是都显著但大小不一样,可以进行检验系数大小不一样。
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2018-4-16 10:06:21
xtydkb 发表于 2018-4-16 10:00
那就分别做两个面板模型回归,比较回归系数差异就可以了。比较回归系数差异要是一个显著一个不显著那就可以 ...
那么我做一元回归可以做出来么?
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2018-4-16 10:11:46
面板数据就做一元回归,太简单了吧,至少收集一下其他控制变量啊,做个面板回归或者多元回归。
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2018-4-16 12:17:56
xtydkb 发表于 2018-4-16 10:11
面板数据就做一元回归,太简单了吧,至少收集一下其他控制变量啊,做个面板回归或者多元回归。
多元回归的话,现在找不出更多的解释变量了,如果用第二组数据与第三组做一个格兰杰因果检验,分别的面板数据一元回归做补充说明,会好一些吗
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2018-4-16 12:59:53
TenTe 发表于 2018-4-16 12:17
多元回归的话,现在找不出更多的解释变量了,如果用第二组数据与第三组做一个格兰杰因果检验,分别的面板 ...
要是真想不那么复杂,就做格兰杰吧,格兰杰检验需要提前检验数据平稳性,要是平稳可以直接进行格兰杰检验,要是不平稳但同阶单整则进行协整检验,协整检验表明有协整关系再继续格兰杰因果检验。至于一元回归,个人不建议。
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