楼主: 余音1991
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[其他] 多项式分布滞后模型（PDL）求高手指导啊，不知道哪里出了问题 [推广有奖]

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楼主
余音1991 发表于 2015-5-27 18:59:59 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文
10论坛币
     求高手指导啊，不知道哪里出了问题，不知道如何选取滞后阶数和多项式数，以下是我多次选取数字实验的结果，可是感觉都不理想，有哪位大家能帮我看看，急求中。。。。。在线等，非常感谢！！！！

(X)



(Y)



1981年



2.191397686



-2.465104022



1982年



0.509907933



-2.3227878



1983年



1.428437314



-2.009915479



1984年



0.281967527



-2.171556831



1985年



0.821341359



-1.777856564



1986年



1.120476403



-2.162823151



1987年



0.417332069



-2.3330443



1988年



-1.128673578



-2.343407088



1989年



0.300555428



-2.830217835



1990年



-0.834320369



-2.145581344



1991年



1.575746855



-1.937941979



1992年



0.514960766



-2.032557956



1993年



1.045849263



-2.273026291



1994年



-0.278256123



-2.216407397



1995年



-1.47414015



-2.407945609



1996年



-0.8427325



-2.748872196



1997年



-0.427626862



-2.207274913



1998年



-0.650332948



-2.617295838



1999年



0.283543445



-2.645075402



2000年



1.204715897



-2.501036032



2001年



0.934946324



-2.513306124



2002年



0.079294099



-2.513306124



2003年



0.990634982



-2.225624052



2004年



0.97392062



-2.198225078



2005年



-0.270982315



-2.216407397



2006年



1.704060551



-2.207274913



2007年



0.695089308



-2.103734234



2008年



1.730553398



-2.207274913



2009年



1.820563312



-2.513306124



2010年



1.768316211



-2.244316185



2011年



1.518235712



-2.120263536



2012年



1.354797694



-2.120263536



2013年



0.864782363



-2.207274913






lngdp c lniti pdl(lniti,4,2)



Dependent Variable: LNGDP



[size=9.0000pt]



[size=9.0000pt]



Method: Least Squares



[size=9.0000pt]



[size=9.0000pt]



Date: 05/27/15   Time: 18:34



[size=9.0000pt]



[size=9.0000pt]



Sample (adjusted): 1985 2013



[size=9.0000pt]



[size=9.0000pt]



Included observations: 29 after adjustments



[size=9.0000pt]







































Variable



Coefficient






Std. Error



t-Statistic



Prob.  







































C



-2.419612






0.055741



-43.40812



0.0000



LNITI



-0.296515






0.178206



-1.663888



0.1091



PDL01



-0.039667






0.034667



-1.144235



0.2638



PDL02



-0.060017






0.037591



-1.596599



0.1234



PDL03



0.068915






0.030328



2.272322



0.0323







































R-squared



0.351945






Mean dependent var



-2.295548



Adjusted R-squared



0.243936






S.D. dependent var



0.237727



S.E. of regression



0.206708






Akaike info criterion



-0.159429



Sum squared resid



1.025481






Schwarz criterion



0.076312



Log likelihood



7.311722






Hannan-Quinn criter.



-0.085598



F-statistic



3.258472






Durbin-Watson stat



1.597380



Prob(F-statistic)



0.028661



















































      Lag Distribution of LNITI






[size=9.0000pt]i



Coefficient



Std. Error



t-Statistic







































   .             *|






0



0.35603



0.16508



2.15676



   .  *           |






1



0.08927



0.04982



1.79188



* .              |






2



-0.03967



0.03467



-1.14424



  *.              |






3



-0.03077



0.03398



-0.90556



   .   *          |






4



0.11596



0.04647



2.49550










































Sum of Lags






0.49082



0.19025



2.57979







































这张做出来就感觉R方不明显




lngdp c lniti pdl(lniti,17,4)



Dependent Variable: LNGDP



[size=9.0000pt]



[size=9.0000pt]



Method: Least Squares



[size=9.0000pt]



[size=9.0000pt]



Date: 05/27/15   Time: 18:37



[size=9.0000pt]



[size=9.0000pt]



Sample (adjusted): 1998 2013



[size=9.0000pt]



[size=9.0000pt]



Included observations: 16 after adjustments



[size=9.0000pt]







































Variable



Coefficient






Std. Error



t-Statistic



Prob.  







































C



-2.488775






0.204226



-12.18635



0.0000



LNITI



0.062069






0.093421



0.664395



0.5231



PDL01



-0.029807






0.013747



-2.168225



0.0583



PDL02



-0.007190






0.005982



-1.201887



0.2601



PDL03



0.003700






0.001751



2.112776



0.0638



PDL04



0.000125






0.000139



0.899439



0.3918



PDL05



-4.99E-05






1.91E-05



-2.618799



0.0279







































R-squared



0.793979






Mean dependent var



-2.322125



Adjusted R-squared



0.656631






S.D. dependent var



0.190389



S.E. of regression



0.111564






Akaike info criterion



-1.248806



Sum squared resid



0.112018






Schwarz criterion



-0.910799



Log likelihood



16.99045






Hannan-Quinn criter.



-1.231498



F-statistic



5.780795






Durbin-Watson stat



2.521847



Prob(F-statistic)



0.010119



















































      Lag Distribution of LNITI






[size=9.0000pt]i



Coefficient



Std. Error



t-Statistic







































      *.          |






0



-0.00416



0.08520



-0.04884



       .      *   |






1



0.03896



0.05548



0.70231



       .         *|






2



0.05476



0.03598



1.52208



       .        * |






3



0.05178



0.02371



2.18340



       .      *   |






4



0.03735



0.01672



2.23387



       .  *       |






5



0.01764



0.01376



1.28143



       *          |






6



-0.00243



0.01326



-0.18303



    *  .          |






7



-0.01909



0.01347



-1.41705



  *    .          |






8



-0.02981



0.01375



-2.16822



*     .          |






9



-0.03322



0.01495



-2.22176



  *    .          |






10



-0.02918



0.01865



-1.56448



    *  .          |






11



-0.01873



0.02520



-0.74356



      *.          |






12



-0.00412



0.03345



-0.12327



       . *        |






13



0.01121



0.04176



0.26840



       .   *      |






14



0.02262



0.04827



0.46859



       .   *      |






15



0.02427



0.05117



0.47440



       . *        |






16



0.00913



0.04931



0.18515



  *    .          |






17



-0.03105



0.04530



-0.68530










































Sum of Lags






0.09593



0.46911



0.20449








































这张R方理想，但是滞后期数太多，感觉文章里没这样写的，不符合常规






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关键词：多项式分布滞后模型 分布滞后模型 滞后模型 分布滞后 不知道 多项式分布滞后模型 PDL

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沙发
magicsun 发表于 2015-5-27 22:38:43 来自手机 |只看作者 |坛友微信交流群
r2不是关键

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藤椅
余音1991 发表于 2015-5-28 12:07:39 |只看作者 |坛友微信交流群
magicsun 发表于 2015-5-27 22:38
r2不是关键
r2  才0.35  ，这样写出来符合经济学的理论意义么

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板凳
magicsun 发表于 2015-5-28 13:50:22 |只看作者 |坛友微信交流群
好像许多回归，尤其是公司财务的，R2都特别小。

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报纸
tlf10 发表于 2018-3-19 20:08:42 |只看作者 |坛友微信交流群
我也觉得r2并不关键，还是经济意义更重要

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