样本选择不一样，系数符号发生显著变化？？？？

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原样本是选取的03-09年的上市公司样本（5000多个样本），用OLS方法做混合数据回归，得出某交互项系数显著为正。
随后剔除03-09年缺失数据的公司样本（假如一个公司这7年有一年或一年以上的数据缺失就剔除掉），得到3000多个样本，这些样本7年数据都有，想做面板回归。
结果是某交互项（非常重要的）系数在原样本中显著为正（理论上应该为正），而在剔除后的样本中显著为负。为什么会出现这种现象？这是否说明我样本剔除的方法有误？
求高手解答{:soso_e183:}

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关键词：样本选择 求高手解答 SOSO 面板回归 上市公司 上市公司 团支书 北京 海燕 样本

如果剔除的公司数多，可以肯定的事数据全的公司相对稳定，被剔除的公司或新成立、或st不全，公司相对不稳定，就会出现这样的情况。剔除前后的样本存在 质 的差别，对交叉项的影响明显

说明回归方程设置有误。回归不显著。你别用而且混合OLS与面板的结果是很有可能不一样的。

rosen123 发表于 2011-12-26 16:16
如果剔除的公司数多，可以肯定的事数据全的公司相对稳定，被剔除的公司或新成立、或st不全，公司相对不稳定 ...

谢谢！剔除了2000多家公司，包括新上市公司、有数据缺失的公司等，最后出来的效果与理论预期（显著为正）产生很大的差别，由显著为正变为显著负。
那是否说明交互项系数本来应该是负的？

zhaojumping 发表于 2011-12-26 16:18
说明回归方程设置有误。回归不显著。你别用而且混合OLS与面板的结果是很有可能不一样的。

谢啦
前后首先都用的混合OLS，前者为显正，后者为显负。剔除后的样本用面板做也是显负。

相对来说肯定是剔除后的样本可信啊。你应该好好研究一下样本自身的问题

zhaojumping 发表于 2011-12-26 16:29
相对来说肯定是剔除后的样本可信啊。你应该好好研究一下样本自身的问题

好的，多谢！

或者你可以找找你剔除样本的特点，归纳一下，然后设置一个虚拟变量，再对总体做回归，这样就可以进一步进行解释

zhaojumping 发表于 2011-12-26 16:35
或者你可以找找你剔除样本的特点，归纳一下，然后设置一个虚拟变量，再对总体做回归，这样就可以进一步进行 ...

嗯，这个可以试一下

剔除前后，样本无论数量还是内在结构，都发生重大变化，
结果不变才是怪事
变是自然的，
想办法解释原因，是要做的