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请教一个计量经济学的问题?

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假设:我现在有个考察相关关系的模型:Y=a+bX+controlvariable。我想考察X与Y之间的关系,其中Y是个随时间变化的量而且同一天不同个体有着不同的Y值,但是X和控制变量(controlvariable)是稳定的,即每天的值不变。 ...
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假设:
我现在有个考察相关关系的模型 :Y=a+bX+controlvariable。 我想考察X 与Y之间的关系, 其中Y是个随时间变化的量而且同一天不同个体有着不同的Y值,但是 X和控制变量(controlvariable)是稳定的,即每天的值不变。 我有一个混合样本(pool sample,假设样本量是30), 那么每天都有个30个Y值,假设连续100天,由于每个个体的Y值每天也是在变化的,那么一百天下来,我就有3000个Y值,但是X和controlVariable只有30个值。
补充一下:每天都有30个样本,这30个样本每个有一个Y值,一个 X值和一个controlvariable值 。就是说:其中一个样本i,在第一天有Y1,X1 和controlvariable1, 第二天的时候,Y发生了变化,变成了Y2, 但是X和controlvariable没有发生变化,还是X1和controlvariable1。 因为每天都有30个样本,即30个Y对应着30个X 和30个controlvariable,所以每天都可以用Y=a+bX+controlvariable回归一次, 不同的是Y发生了变化,所以回归的结果也是不同的。
具体做法和结果:
每天做一次回归,开始的时候X前的系数B是不显著的(例如T值只有0.5)。但是过了一些天,我发现X的系数B开始变的显著(T>1.96)了。 那么我能不能根据这样的一个时间变化,来说明X和Y的关系由原来不相关变成了相关(假设是正相关),具体解释是这样的:Y是在刚开受到外界noise影响,但是随着时间的变化,noise变的比较小了,所以这是Y和X才显示出原来正相关的关系?
问题:
我这么解释可以么?
若是不行的话, T值的变化该怎么解释?
谢谢大家。
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