如何剔除市场情绪指的数宏观因素影响（问题已解决）

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dajiaqi 发表于 2021-3-24 00:19:17 |AI写论文

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如何剔除市场情绪指的数宏观因素影响，对情绪指数代理分别做多元回归，怎样得到一系列残差，非单个残差？

主成分分析后，用3个宏观经济变量（如CPI、PPI、宏观经济景气指数）对情绪指数代理分别做多元回归。想得到一系列残差才能作为剔除宏观影响的纯市场情绪指数。而我做回归却只是单个残差

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3月27日修改：
1. 我意思是如果能用多元回归：自变量（CPI、PPI、宏观经济景气指数）对多个因变量（多个情绪指数代理）分别做多元回归，分别得到的残差都是单个的。。。

比如，我情绪指数代理有5个，那么分别多元回归就会得到5个残差。
如果，我情绪指数代理有4个，那么分别多元回归就会得到4个残差。

再对我得到的5个残差做主成分分析。。。最终得到剔除宏观经济因素的市场情绪指数【目标】

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3月30日更新
原来我需要stata的predict命令，或者观看SPSS回归后原始数据表。。。
这样会成功得到残差序列。。。
在不用stata的predict命令前，确实只看到一个Residual就以为是单个残差，而不是残差序列

predict命令作用是存贮回归命令中产生的变量。这样就能找到残差序列

回归会产生需要值，例如回归的拟合值以及回归的残差。Stata 提供了 predict 命令帮助存储这些变量。例如把拟合值定义为nhz，残差定义为cc。格式则为predict nhz、predict cc, re。

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关键词：金融市场情绪指数经济景气指数主成分分析宏观经济

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heric221 发表于13楼查看完整内容

情绪指数有5个代理变量，分别进行5次回归，生成5个残差序列，再对这5个残差序列进行主成分分析，获得1个综合得分。这你自己会做，且已经做完了。至于SPSS，已经快20年没用了，几乎全部忘记，记得也和Stata一样，可以直接对5个变量进行主成分分析。

shanghen10 发表于15楼查看完整内容

1.回归后生成的就是残差序列，回归5次，就可以生成5个残差序列，而不是5个残差。回归后，如果残差变量与自变量不相关，在一定程度就可以被看作是剔除了自变量的因素。但这要根据经济含义来，而不仅仅是数据本身。 2.正交化在一定程度上可以被看作是不相关。要处理这个问题，可以使用正交化的命令，好像是orthog什么的，也可以在回归中使用稳健性回归方式。