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互助问答第13问 数据控制变量不显著调节方法

互助问答第13问 数据控制变量不显著调节方法

互助问答第13问数据控制变量不显著调节方法

问:想请问下,数据的控制变量不显著的话,用什么办法能调整呢?自变量因变量显著,R方很低,0.1,我用的是混合OLS,应该是面板数据,是不同公司在不同年份的业绩表现的数据。使用的公式是reg robust,用XTSET YEAR 显示数据是非平衡面板,也用不了豪斯曼检验。

答:模型中控制变量如果比较多,可能是因为共线性,其中包括控制变量与控制变量之间的共线性、控制变量与自变量之间的相关性。建模者需要选用逐步回归筛选一下。不显著是因为t值较小,即t=b/s,s标准差较大,OLS估计的性质中的有效性差,即方差大,标准误差大。当然,原因不仅仅局限于共线性,自相关与异方差的存在都会使有效性得不到满足(方差不是最小的)。因此,只要克服了经典OLS回归中的基本假设不满足状况,就可以提高控制变量显著性。具体可使用广义差分法、广义最小二乘法(GLS)等方法来克服相关性;使用加强最小二乘法(WLS)、GLS等方法来克服异方差;使用逐步回归来克服共线性。

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