实证分析中，什么时候需要取对数

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教材上面说取对数可以去除异方差，去除波动趋势，得到变化率。
也有人说对一些具有单位的数据，要取对数，纠结了，到底怎么样的序列需要取对数，怎么样的序列不取对数呢

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关键词：实证分析 取对数 怎么样 变化率 异方差

等高手回答

是否取对数要看数据的具体分布，总之要使模型最后的残差尽可能接近正态分布。所以，一般的，数据本身如果就是对数正态分布的话即尖峰肥尾，要取对，如股票价格等。而如通涨数据则不必。

取对当然可以减少异方差了。

不小心发重了。

简单通俗的说，是不是波动比较大的数据要取对数呢？还是数值比较的的要取对数？

第一，对数变换可明显改善显著右偏的单个数据集，使之驱向对称，以至于更大程度地满足许多常用模型对变量正态分布的假定。

第二，对数变换可以把一组非线性结构的变量转化为近似的或显著的线性关系，以简化模型，改善估计方法。

第三，对理论上可无限分割后用再用几何平均法计算其均值的现象，对数变换后，可用算术平均法计算，满足概率论中期望、方差的定义。

有没有一个比较简单通俗的做法呢，是每个序列都去判断下它的分布吗，

iris19811122 发表于 2011-12-18 00:46
有没有一个比较简单通俗的做法呢，是每个序列都去判断下它的分布吗，

您在建立模型之前首先要分析数据分布，如kurtosis,skewness,JB statistic.

残差不正态分布的话模型检测的结果如显著性是不可信的。

以利率模型来说吧，利率高的话如发展中国家就要用lognormal，利率低的如发达国家normal假设即可。

希望对您有帮助。

其实也要看你的数据，如果数据本来就是平稳，取对数反而不平稳了，这样你说你还会取吗？

这么多说法，没有详细一点的解释么。。。