摘要：
扰动项要满足的条件 Var为方差 自相关：当i不等于j的时候，任何两个扰动项相关系数为0 横截面数据容易出现异方差的问题； 时间序列数据容易出现自相关的问题。 异方差 如果扰动项存在异方差： （1）OLS估计出来的回归系数是无偏、一致的。 （2）假设检验无法使用（构造的统计量（t统计量）失效了）。 阅读全文
posted @ 2021-09-02 21:45
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摘要：
为了更为精准的研究影响评价量的重要因素（去除量纲的影响）， 我们可考虑使用标准化回归系数。 对数据进行标准化，就是将原始数据减去它的均数后，再除以该变 量的标准差，计算得到新的变量值，新变量构成的回归方程称为标准化 回归方程，回归后相应可得到标准化回归系数。 标准化系数的绝对值越大，说明对因变量的影 阅读全文
posted @ 2021-09-02 19:41
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摘要：
// 按键盘上的PageUp可以使用上一次输入的代码（Matleb中是上箭头）// 清除所有变量clear// 清屏 和 matlab的clc类似cls // 导入数据（其实是我们直接在界面上粘贴过来的，我们用鼠标点界面导入更方便 本条请删除后再复制到论文中，如果评委老师看到了就知道这不是你写的了） 阅读全文
posted @ 2021-09-02 19:18
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⭐在任何回归模型求解前先进行方差F检验 1、描述性统计。列万描述性统计一定要补充说明每个数据的特点 例子如下 2、线性模型假设 2.1、列出指标总体情况介绍 假设自变量X={x1,x2,x3,x4,x5},因变量y=4,且满足如下线性关系： 其中μ为无法观测且完全随机的扰动项。 3、模型的求解 一、 阅读全文
posted @ 2021-09-02 19:17
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1、绘制散点图 2、进行正态JB分布检验。（大样本检验n>30） 代码如下 % 用循环检验所有列的数据 n_c = size(Test,2); % number of column 数据的列数 H = zeros(1,6); % 初始化节省时间和消耗 P = zeros(1,6); for i = 阅读全文
posted @ 2021-09-02 16:00
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posted @ 2021-09-02 12:27
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显著性检验 标***表示（p<0.01,说明在99%的置信水平上拒绝原假设） 标**表示（p<0.05,说明在95%的置信水平上拒绝原假设） 标*表示（p<0.10,说明在95%的置信水平上拒绝原假设） 阅读全文
posted @ 2021-09-02 12:26
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