截面数据统计模型举例回归模型中一个的P值很高怎么办

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各位大神,求助。本人用面板数据做多元回归分析,这是模型ROE=β0+β1Rating+β2LnSize+β3Lev+β4Boardsize+β5Ind-Dir+β6CR10+ε,选择了43家公司4年的数据做回归,其中rating是信息披露质量,取自深交所的考评结果,由1.2.3.4直接替代,但是其实每家公司每年的rating值变化并不大,回归结果出来各变量显著性都不强,老师说是因为他是时间序列的问题,这个问题到底应该怎么解决啊。。各位大神,帮帮忙我的数据大概就是这样子,回归的结果& && && && &
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你的一些变量数据变异不是很大,要想能够更好地反映这种变异,就要扩充样本容量,意思就是你的样本量太小,才4年43家共170个左右样本量。另外你的模型中变量选取较多,也与现在的样本容量不匹配。所以很难得到理想的估计结果。
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知道论坛的牛人多,大家快帮帮我吧。虽然悬赏很少,但是那是我的一半的金额了。另外,本人用的是eviews
不是面板数据吗,怎么说是时间序列
ry0224 发表于
不是面板数据吗,怎么说是时间序列整个是面板数据,但是由于被解释变量每年的差异并不大,做出来都不显著。老师说的是存在啥子时间序列的问题,这个该怎么解决啊?您知道吗
<font color="#92hd 发表于
整个是面板数据,但是由于被解释变量每年的差异并不大,做出来都不显著。老师说的是存在啥子时间序列的问 ...你的一些变量数据变异不是很大,要想能够更好地反映这种变异,就要扩充样本容量,意思就是你的样本量太小,才4年43家共170个左右样本量。另外你的模型中变量选取较多,也与现在的样本容量不匹配。所以很难得到理想的估计结果。
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ry0224 发表于
你的一些变量数据变异不是很大,要想能够更好地反映这种变异,就要扩充样本容量,意思就是你的样本量太小 ...但是被解释变量是直接将及格,不及格,良好,优秀的指标直接用1.2.3.4作为替代变量,每个公司本身在4年内的差异都不大,而所有公司的均值在3左右,另外,你说的变量个数与样本容量不匹配,这个有很严格的界定吗?如果把不显著的变量都删掉的话,就只剩俩个控制变量了。
<font color="#92hd 发表于
但是被解释变量是直接将及格,不及格,良好,优秀的指标直接用1.2.3.4作为替代变量,每个公司本身在4年内 ...样本量与变量个数也没严格匹配界定,样本量少的话,尽可能把握住核心变量,可能控制变量就不能加那么多了。
ry0224 发表于
样本量与变量个数也没严格匹配界定,样本量少的话,尽可能把握住核心变量,可能控制变量就不能加那么多了 ...其实现在的关键就算剔除其他的变量,最主要的被解释变量还是不显著,但是其他人做出来都是显著的,老师说主要是由于rating值本身每个公司的变化就不大,要怎么去处理这个情况?交叉项能解决吗
<font color="#92hd 发表于
其实现在的关键就算剔除其他的变量,最主要的被解释变量还是不显著,但是其他人做出来都是显著的, ...交叉项不是解决这个的,考虑问题出发点完全不一样了,别人的显著,别人和你做的样本和模型都一样吗,另外估计方法上是否得当啊
样本量太小了吧
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通过了面板协方差分析,最后想选择建立固定效应变系数模型,但是各个系数的P值大部分不通过,但模型最后的R方,F检验的P值以及DW都通过了,请问应该怎么解决好呢?如果不解决的话能不能直接就用这个模型了呢?求大神帮助
相比较R方,F检验和DW来说,我觉得系数检验更为重要点。而且一般涉及到时序数据R方的意义不那么大,DW仅仅适合一介自相关。所以还是应该考虑将系数作为重要的考虑因素。
胖胖小龟宝 发表于
相比较R方,F检验和DW来说,我觉得系数检验更为重要点。而且一般涉及到时序数据R方的意义不那么大,DW仅仅适 ...那请问 我已经在前面添加了一步主成分分析,把变量降维成了两个互不相关的主成分因子,然后再去检验,但是系数P值仍然是比较大,有什么解决办法呢?还是只能换数据?
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09:17:54 上传
这张图是在进行固定效应模型回归分析后的结果,之前通过豪斯曼检验和混合效应与随机效应模型检验后的结果P值都是0,所以就选择了固定效应模型,但在固定效应模型下的结果P值没有一个是显著的,这可能是哪里出错了啊?
还有就是我换成用随机效应模型进行回归就得到了预期的结果,这是为什么?
出现这种情况,遗漏解释变量和异方差是必须考虑的首要问题!
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论坛法律顾问:王进律师spss多元线性回归中条件索引有一个值特别大该怎么解决_百度知道
spss多元线性回归中条件索引有一个值特别大该怎么解决
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存在共线性问题,用主成分回归来处理
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