基于t检验的逐步回归的改进

传统的逐步回归是依据偏回归平方和所构造的F统计量进行F检验来完成的,F检验的目的是判断变量是否应该引入或剔除。文章通过论证发现,在普通最小二乘估计下,逐步回归中的F检验和对应解释变量的显著性t检验是等价的,利用t检验同样可以完成逐步回归,t检验下的逐步回归结果和F检验下的逐步回归结果一致。     

半偏相关系数的计算公式及其应用

半偏相关系数反映了一个解释变量对复相关系数的唯一的贡献。文章根据半偏相关系数的定义和作用,得到了半偏相关系数与简单相关系数的关系,即半偏相关系数的计算公式;并指出在建立多元线性回归模型时,半偏相关系数可用来剔除引起多重共线性的解释变量。     

控制单个随机解释变量条件下被解释变量平均改变量的估计方法

文章在将两个相关随机变量中的一个适当分解为两个随机变量的基础上,对解释变量完全是随机变量的不完全多重共线问题,给出了用一个原解释变量以及与其不相关随机解释变量线性表示被解释变量的表示方法.进而研究了单独控制一个原解释变量改变一个单位条件下被解释变量的平均改变量(单控改变量),给出了估计单控改变量的方法——剔除相关变量法,证明了估计量的无偏性和一致性,并证明了估计量方差依概率收敛到有效估计量的方差.     

经济模型中多重共线性引发变量的判定

一、多重共线性现象多元回归模型是进行经济预测与分析的一种常见有效的方法。但是,在实际工作中,常常只注意研究解释变量与被解释变量之间的经济联系,忽视了解释变量之间的相关性。事实上,经济变量之间关系错综复杂,一个变量的变动常常受几个变量的制约,解释变量之...     

一类新的多重共线性检验方法

解释变量间的相关性导致了多元线性回归模型的多重共线性问题,由于考察相关性的角度和方法不同,产生了不同的多重共线性的检验方法。由阿达马不等式可以构建多个变量的综合相关性度量指标,将该指标用于度量多元线性回归模型的解释变量的综合相关程度,用以作为多元线性回归模型多重共线性的一类检验方法。     

基于聚类分析的商业银行效率评价模型研究

我国商业银行的规模和财务指标存在较大差别,相应影响商业银行贷款效率的因素也存在较大差异。文章通过类平均聚类方法,将欧几里德距离较小且具有相似经济背景的银行分为一组,得到五大国有银行类及非国有银行类两类银行。通过逐步回归方法,逐步剔除SFA模型中t检验不显著的变量,保留所有对被解释变量影响显著的解释变量,建立商业银行贷款效率评价模型,并进行了实证分析。     

多重共线性问题及其补救措施

一、多重共线性的性质 　　多重共线性(multicollinearity)一词原意是指一个回归模型中的一些或全部解释变量之间存在有一种"完全"的"线性"关系.……     

考虑截面相关条件下的异质性面板数据协整回归模型的估计

 面板数据的非平稳分析是近年来迅速发展的方向,其中考虑截面相关情形下面板数据的协整分析的发展备受关注。Bai &; Kao（2006）得出了截面相关条件下面板协整估计的因子模型,但该模型只考虑了被解释变量截面相关情形,未考虑解释变量的截面相关,且假定各截面间长期协方差矩阵相同。本文在Bai（2006）考虑截面相关条件下面板数据协整回归模型估计的基础上将其结论推广至被解释变量和解释变量均截面相关及截面长期协方差矩阵不相同即异质性时的情形,并试图通过Monte Carlo 模拟讨论其小样本性质。并且由于截面间长期协方差矩阵异质性的存在,本文还针对两变量的协整系统提出了系数检验的组间均值t统计量。     

平稳的平滑转移自回归过程之间的虚假回归问题研究

文章研究平稳的平滑转移自回归过程之间的虚假回归问题.通过推导最小二乘回归估计量及其对应的t统计量的极限分布,发现:标准的t检验流程中的t统计量并不趋于标准正态分布,其极限分布依赖于模型参数,从而导致了虚假回归的可能.采用蒙特卡洛模拟研究了有限样本下数据生成过程的各项参数对虚假回归的影响,研究表明:虚假回归现象也可能普遍存在于平稳变量之间,为此,在做统计推断时,考虑平稳变量的具体特征是必要的.     

局部线性估计中的多重共线性问题

各解释变量之间存在多重共线性是现实中很普遍的现象。本文对局部线性估计多重共线性问题进行了讨论,发现多重共线性造成局部线性估计精度下降的原因,并提出了一个补救方法:当变量之间高度相关时采用主成分回归可以有效提高估计精度。本文还通过模拟的方式证明了此方法的有效性。     

我国通货膨胀的主要经济影响因素分析与统计检验

文章首先分别就我国通货膨胀对每个经济影响因素(经济增长率、货币供应增长率、外汇储备增长率和全社会固定资产投资增长率和上一期的居民消费价格指数这五个因素)和通货膨胀率建立分布滞后模型,确定每个影响因素的最佳滞后期;接着将每个影响因素的最佳滞后期引入,建立以通货膨胀率(用居民消费价格指数衡量)为被解释变量,各个最佳滞后期的影响因素为解释变量的分布滞后模型;然后对这个分布滞后模型进行经济意义(包括是否符合经济规律)、统计意义(包括参数值和模型是否显著)以及计量经济意义上(包括多重共线性、异方差和自相关等)的检验,对初步的回归模型进行修正,获得最终的分布滞后模型;最后根据此模型进行结果分析,并根据回归结果得出结论.     

包含汇率因素的非线性泰勒规则及其在中国的适用性检验

文章运用对数平滑转换回归模型(LSTR)研究了包含汇率因素、多个资产价格因素的非线性泰勒规则及其在中国的适用性检验,实证结论表明:(1)利率规则是关于其滞后一期为转换变量的非线性函数；(2)中国货币政策执行过程中利率平滑程度较高,为0.83；(3)在样本期间,非线性转换函数具有四个较为显著的阶段；(4)无论线性还是非线性的泰勒规则,利率对通货膨胀反应均不足,因此具有内在不稳定性；(5)在先前的泰勒规则实证文献中,对解释变量之间的多重共线性关注极少.结论认为,如果解释变量的波动性较大时,多重共线性问题就应予以必要的关注.     

Logistic模型多重共线性问题的诊断及改进

文章诊断并改进了logistic回归模型多重共线性问题方法,采用条件指数和方差分解比例两项指标进行共线性诊断、应用主成分改进和偏最小二乘回归两种方法进行多重共线性变量的改进处理:去除了回归模型中变量间的多重共线性影响,建立了较为理想的关系模型.结果表明,在Logisdc回归模型分析中,应用上述方法进行多重共线性的诊断和处理是有效及可行的.     

单位根过程的趋势性检验中F统计量识别能力问题研究

文章以试验数据证明,在单位根序列的趋势性检验中,F1统计量值会受常数项大小影响,只能检测出取值较大的常数项值;F2统计量值不受时间趋势项系数大小的影响,无法检测出时间趋势项的存在.这是由于共线性问题造成的.     

对我国寿险经济需求模型的改进

文章结合国外有关寿险需求的分析与研究,将影响寿险需求的几个因素作为解释变量,运用多元线性回归的方法进行模型拟合,并针对所得模型中存在的严重的多重共线性问题,运用岭回归方法降低其共线性,建立新模型,尝试性的探讨影响我国寿险经济需求的因素。     

基于多重多元回归的多目标影响因素效应比较及应用——以企业经营活动分析为例

企业运营管理活动的结果可能表现在多个方面,这些结果的产生会受到若干个因素的影响。影响因素及其组合对企业运营管理结果的作用效果是否存在差异,从计量角度加以测算分析,有助于企业资源的合理配置和利用。运用统计回归分析的基本原理,讨论了多个影响因素及其组合对企业经营多个目标回归效应差异问题,包括:不同组解释变量对同一被解释变量回归效应的比较,同一组解释变量对不同被解释变量回归效应的比较,不同组解释变量对所有被解释变量回归效应的比较,并结合事实数据进行了应用说明。     

回归分析中最小样本容量的确定

在给定解释变量个数的情况下,样本容量影响到回归方程的稳定性.考虑以残差平方和的相对稳定表征样本回归方程的稳定性,借此构造一个服从贝塔分布或F分布的统计量以确定最小样本容量.     

岭回归分析在解决多重共线性问题中的独特作用

多重共线性指的是多元回归模型的自变量间存在近似的线性关系,它的存在使得估计的精确性大幅降低,估计值稳定性变差,甚至在回归方程整体高度显著时,一些回归系数通不过显著性检验,正负号倒置,使得无法从回归方程得到合理的经济解释,降低回归方程的应用价值.然而,现实问题中又很难在众多因素中找到一组互不相关又对因变量有显著影响的变量,也就不可避免地会出现程度不同的共线性问题.     

回归分析中t检验与F检验关系的进一步探讨

文章较深入地研究了多元回归分析中t检验与F检验之间的关系,得到了如下结论:在一般情形下,t检验与F检验的结果没有必然联系;但当解释变量之阃两两不相关时,若所有解释变量的系数均通过t检验,那么回归方程也能通过F检验.     

一类动态面板数据模型的估计

一、模型介绍面板数据的动态模型是研究面板数据的一种重要方式,由于其考虑到个体的滞后项,一般采取下面的形式:yi,t=δyi,t-1 x'i,tβ ui,t(1)ui,t=μi vi,t(2)这里i=1,…,N,t=1,…,T,δ为一常数,xi,t和yi,t为观测到的解释变量和被解释变量,β为K×1向量,μi～IID(0,σμ2),vi