宏观经济指标时间序列的数据处理

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正在做一个关于宏观经济指标对股票价格影响的实证分析，主要是用这些指标对股票价格或者是股票收益作多元线性回归。
大多数指标都是指数形式的，比如价格指数，工业生产指数，等等，想问一下对于这样的时间序列分析，（我用的是月度数据），我的回归模型中的自变量(比如说：工业生产总值IP), 是直接取这些指标每月的对数值呢(lnIP)，还是取每个指标对于上个月的变化率(IP2/IP1-1)，还是取于之前一个月的对数值差(lnIP2-lnIP1)？

请那位大虾指导一下，万分感谢！！

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其实有多大关联关系呢？

对数差就是变化率，仅取对数值就是另外一种方式了。至于这两种哪个更好，要依据你整个模型的设定、变量之间的关系还有各类假设检验了。

鲁峰 发表于 2011-3-10 12:01
对数差就是变化率，仅取对数值就是另外一种方式了。至于这两种哪个更好，要依据你整个模型的设定、变量之间的关系还有各类假设检验了。

我做的是多元线性回归中的路径分析，只是每个变量都对股价收益有影响，然后变量之间也有相互关联，不知道用那种方式比较好呢，因为我看很多别人的文章，各种用法都有，不知道哪个更加合适一点，而以对他们之间的区别也不是特别清楚，请高手指教一下，谢谢啦！！

都试试看，看看结果如何

看看  试试

这非常正常，因为经济变量都是或多或少有联系的，不存在完全独立的经济变量。
因此，你应该先根据经济理论确定变量，然后根据已有研究文献和相关检验确定模型形式，最后，再根据各种假设检验修正模型和增减变量。这都是必须的过程。关键是你自己首先要多读相关实证文献，其次要掌握一些基本的、常用的模型形式和变量增减检验方法。 4# xschokoladex