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求助：双重样本选择模型如何在stata中实现	Stata专版	hiderm 2013-3-15	15 14494	月月月月日 2020-5-8 10:44:24
因子分析中样本数小于等于变量数怎么处理	SAS专版	shie 2013-4-29	5 3966	zsyhte 2019-10-28 21:15:43
悬赏300论坛币（logit和tobit系数的解释） - [!reward_solved!]	计量经济学与统计软件	wanslzwh1991 2013-7-30	12 14613	客初 2017-1-11 08:43:05
回归分析样本数量最少多少个呢？	EViews专版	guanliwang 2013-5-7	3 23183	qq1322868742 2016-6-11 21:38:21
请问在stata中两独立样本t检验的命令是什么？	Stata专版	denniskin314 2013-3-3	4 40361	野原鹤 2016-5-21 14:37:18
数据缺失问题	SPSS论坛	非典型天蝎 2013-4-22	2 2123	matlab-007 2016-4-5 11:34:08
菜鸟求助一个单样本均值检验的方法	EViews专版	sophia.zhang 2013-5-9	3 8980	胖胖小龟宝 2015-12-23 21:29:20
bootstrap法跨方程系数检验	Stata专版	pheadena 2013-8-7	3 7658	夏目贵志 2015-7-27 11:09:19
R软件读入数据后怎样把第一列作为列名？？？	新手入门区	lhy3991nini 2013-7-8	4 32446	Tiramisu023 2015-5-30 00:25:49
运用ECM模型对样本外数据进行中长期预测	EViews专版	苏打威 2013-7-14	1 7829	ermutuxia 2014-11-3 15:29:41
求wind数据库上证指数，深成指数数据，谢谢	数据求助	馨信 2013-4-12	1 6893	lenosky 2014-6-29 16:23:10
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获得匹配权重及其运用	统计软件培训班VIP答疑区	peyzf 2013-7-5	0 1138	peyzf 2013-7-5 08:30:45
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小样本统计问题	计量经济学与统计软件	zwowen66 2013-6-16	1 1233	ermutuxia 2013-6-20 11:57:15
想研究A对B的影响，其中A有四种情况，并且每个样本能取A的不止一种情况，如何用SPSS做	SPSS论坛	数学爱好 2013-4-15	1 2569	数学爱好 2013-4-15 16:47:37
smartpls样本数多少合适，80个可以吗	LISREL、AMOS等结构方程模型分析软件	dongyunlong 2013-1-15	2 10961	一半 2013-3-21 00:20:52
[Hypothesis Testing]章节习题请教	CFA学习群组	晨风的记忆 2013-2-4	1 8299	angellover1128 2013-2-21 08:40:01
两组性别数据的标准差是怎么计算的？	计量经济学与统计软件	hunter1ok 2013-2-14	3 15374	hunter1ok 2013-2-16 18:50:23

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分享多重共线性: xiongjerry 2015-3-31 12:08; 在使用最小二乘法估计时，两个通常被质疑的问题是数据是否存在多重共线性和异方差。多重共线性是指解释变量之间的相关性。通常我们假设解释变量之间是相关的，而且允许解释变量存在相关性，并控制可以观察的因素正是OLS的优点。如果把多重共线性看作一个需要解决的问题，那么需要把它解释为相关性“较大”。这样，变量之间没有相关性不好，相关性太大也不好，优劣的分割真是颇费琢磨。而且多重共线性并没有违反任何经典假定，所以，这个问题没有很好的定义。本质上讲，在样本给定时，多重共线性问题无法解决，或者说它是一个伪问题。先看一下为什么解释变量之间的相关性大会有问题。在OLS回归的经典假设（除正态假设外）下，某个系数的OLS估计值的总体方差与扰动项的方差成正比，与解释变量的总方差（一般地，我们视解释变量为随机变量）成反比，是该变量对其它解释变量回归的拟合优度的增函数。这个拟合优度可以理解为该变量的总变动中可以由其他解释变量解释的部分。当这个值趋近于1时，OLS估计值的总体方差趋向于无穷大。总体方差大时，样本方差也大的概率就大，t检验就会不准确。尽管多重共线性没有违背任何经典假设，但是OLS方法有时无法准确估计一些参数。这个问题可以理解为数据提供的信息不足以精确地计算出某些系数。最根本的解决方法当然是搜集更大的样本。如果样本给定，也许我们应该修改提出的问题，使我们能够根据样本数据做出更精确的判断。去掉一个解释变量，或者合并一些解释变量可以减少多重共线性。不过要注意的是去掉相关的解释变量会使估计有偏。实际操作时使用方差膨胀系数衡量解释变量的多重共线性。我们只需在回归之后使用vif命令就可以得到方差膨胀系数。在命令行中敲入vif并回车，stata会报告一个包含所有解释变量的方差膨胀系数的表格，如果方差膨胀系数大于10，这个变量潜在地有多重共线性问题。; 个人分类: stata命令|25 次阅读|0 个评论

分享调节变量（交叉项）中心化: xiongjerry 2015-3-5 11:17; 首先，调节作用和交互作用只有在理论上才能分辨，技术处理一样的。若M为分类量，比如0，1或其他，只需对X（假设连续）进行中心化（减去自身的均值），算出XM这列数，放到Y=X M X*M（主效应中X，M还是原来的数据，交叉项中XM用中心化后的值）中看交叉项的系数是否显著，主效应不必关心，只要交叉项系数显著，就存在调节作用；然后看调节作用的模式，很多做法，一般就是按照调节量把样本分组，再对Y回归，此时不需加入交叉项了，然后比较组之间X的系数有何差异。; 个人分类: 变量|13 次阅读|0 个评论

分享总体与样本: accumulation 2015-1-2 13:58; 总体与样本 1. 随机抽样法 2. 从局部推断整体 3. 样本值 4. 对总体的估计、推断 5. 有放回地逐次随机抽样法 6. 对总体 X 进行多次独立的重复观测 7. 来自总体的样本 8. 样本的联合密度; 个人分类: 计量经济学|0 个评论

分享内生性问题的本质: 23pengpeng 2014-4-9 11:56; 内生性问题的本质是观察不到的异质性导致自选择行为（解释变量是被解释变量被预期后的行为结果，即因果推断问题）。解决内生性问题的常用方法有倾向性得分匹配法（PSM），工具变量法（IV），间断回归设计（RD），DID（DDD），动态面板等。理论上，IV是最合适的，但工具变量在经济领域可以说是基本不存在的，弱工具还不如一般的OLS，即使通过弱工具检验，也无法证明该IV是不是一个好的工具变量。PSM通过降维来构建反事实数据，进行半参估计，但无法消除隐形偏差。DID弊端更多，有时甚至不如横截面估计（异质性样本趋势变化相同基本是不成立的）。社会实验的样本选择偏差问题同样存在。目前还没有完全的内生性问题解决方法，只能做到根据研究目的，几种方法相结合来使用。; 24 次阅读|0 个评论

分享读书笔记（转）: 程思迪 2014-4-7 21:30; 什么是好的读书笔记？——结构以及样本聂辉华加关注串个门加好友发消息 0 关注 60 粉丝贵宾布衣学科带头人 65% 还不是 VIP / 贵宾 - 论坛币 1148757 个威望 2 级经验8911 点帖子 940 精华 22 学术水平128 点热心指数97 点信用等级54 点在线时间3 小时注册时间2005-3-27最后登录2012-2-5 直达楼主发表于 2005-4-24 10:41:00 | 只看作者 | 倒序聂辉华窃以为，好的读书笔记首先要让自己几乎不用阅读原文就可以掌握大致内容。对于经济学论文的读书笔记而言，好的读书笔记应该包括以下几个方面。我们提供了一个参考结构，并附上样本或范例。对于读者而言，样本的内容不重要，重要的是能提供一个直观的理解。 1 、写作动力（ motivation ）读书笔记开头就应该明确地交代本文的写作背景或者写作目的，即本文是为了解决什么理论问题或解释现实问题的。通常的做法，就是简要交代一下文章所 follow 的理论线索。这部分的内容单单依靠原文的综述怕是不够，需要作者自己整理。样本本文建基于交易费用经济学关于不完全契约环境下专用性投资导致敲竹杠的问题的理论（ Klein et al, 1978; Williamson, 1975, 1985 ）。但是令 Hart 等人不满的是，为什么纵向一体化一定会导致交易费用的减少？区别企业和市场关系的根本要素是什么？换言之，纵向一体化虽然产生了所有权的收益，那么其成本是什么？这正是本文的题目。 2 、主要观点（ main arguments ）最好用简短的几句话概括一下原文的主要观点，这些观点一般体现为核心命题，通常在 introduction 或 concluding remark 中就有。样本本文将企业定义为一组资产（ assets ），认为由于高昂的缔约成本导致当事人缔结的契约是不完全的，所有权就是对剩余控制权（ rights of residual control ）的购买。剩余控制权的不同配置，从而企业内部产权结构的安排以及边界的变化，会带来收益（强化所有者进行专用性投资的激励）和相应的成本（弱化非所有者的投资激励）。最佳的所有权结构应当最小化剩余控制权带来的激励扭曲程度，通常应该将所有权配置给投资重要的一方。; 0 个评论

分享位序——规模法则: 熊肉 2012-10-16 22:38; 一个城市人口规模和该城市在样本城市规模排序中的位序存在的规律，就叫做位序——规模法则。城市的位序——规模法则可以用下述公式表示： x1x2……xr……xn；其中，r表示城市位序，xr为城市规模。如果我们将城市按照规模排序，位序——规模法则常见的表达式是： Pi=Pl*Ri^-q；其中Ri为城市 i 的位序，Pi为位序为Ri的城市人口规模；Pl为理论上的城市人口规模；q为Zipf维数。城市地理学中还常用Pareto公式来表示： N=AP^-D；其中，N为大于门槛人口规模的城市数量；D为城市规模分布的维数；A为系数；P为城市人口规模。; 个人分类: 日记|17 次阅读|0 个评论