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本人非金融专业，但一个项目需要用到计量经济知识，老师留了几个问题不懂，求解
以下是一个关于几个股指的多元线性回归stata数据


      Source |       SS            df       MS                    Number of obs =     520
-------------+------------------------------                             F(  3,   516) =   44.69
       Model |   .01221492     3   .00407164              Prob > F      =  0.0000
    Residual |  .047009237   516  .000091103           R-squared     =  0.2062
-------------+------------------------------                            Adj R-squared =  0.2016
       Total |  .059224157   519  .000114112           Root MSE      =  .00954

------------------------------------------------------------------------------
     ibombse |      Coef.        Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
     nigalsh |  -.0990764   .0696186    -1.42   0.155    -.2358472    .0376944
     chsashr |   .2693405    .041058     6.56   0.000      .188679     .350002
         mex |   .4090581   .0492361     8.31   0.000     .3123303    .5057859
       _cons |  -.0001831   .0004233    -0.43   0.666    -.0010147    .0006485
------------------------------------------------------------------------------


问题1：ibombse拟合值的平均值的多少？
问题2：基于以上回归分析中，能找到mex拟合值的平均值吗？如果能，为什么？如果不能，为什么找不到？
问题3：残差的平均值是多少，多元回归中，跟简单回归里小二乘法关于残差期望值的假设一致吗，请解释。

补充：我这两天只看了下简单回归，知道由于干扰项均值是0，所以拟合值的平均值就是实际值的平均值，不知道在多元回归里还是这样吗？
另外，以上数据中  F(  3,   516) =   44.69，  Prob > F  =  0.0000 是不是 虚无假设是 三个系数 都为0情况下F检验的结果？

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关键词：Stata tata Residual Interval Squared 金融专业 项目 知识

用的什么方法做的回归？看起来不像OLS，另外，几个股指放在一起回归好像没有理论基础支持。回归之后，得到的是系数，拟合值的平均值这个指的是什么？最好能把回归的codes放上来

steven228 发表于 2012-7-25 07:55
用的什么方法做的回归？看起来不像OLS，另外，几个股指放在一起回归好像没有理论基础支持。回归之后，得到的 ...

方程是 IBOMBSE =a + b1 NIGALSH + b2 CHSASHR + b3 MEX
然后我就在stata里打reg ibombse nigalsh chsashr mex，就得出了以上结果，我只知道一元回归是用OLS原理计算的，多元回归我不知道stata是怎么计算的啊，反正就是这个结果。

就是对比几个国家的股指之间的关系吧，这个不用管。拟合值的平均值。。。就是用回归分析得出的系数带进方程后，所得到ibombse的数值的平均值。。。 数据太多也不好贴上来，几个自变量都有520个观测值

符合OLS残差均值为零假设

多元回归一员回归是一样的思路。但是问题是多元回归会有heterogenity, endogenity 产生，这些都是因为自变量之间的影响，或者是时间效应对他们的影响产生的。

一元回归没有上述问题。 不管多少元回归，只要你用OLS，那么前提假设都是不变的。

我没有搞懂楼主拟合平均值的概念。

你表中的系数，就是OLS的结果，就是一个平均值的概念。直接读表就可以。
你没有必要把520个数据全部代进去，然后×起来，再求平均数，这样没有意义。

你如果一定要求 ibombse 的估计平均值，可以这样来，

方程列出来，系数写进去，然后把4个变量的平均值全部带进去，加一下，就是最后 ibombse 的拟合平均值了。如果我理解正确的话。

至于4个变量的平均值，那么直接tab 或者sum，马上出来。

heikoyh 发表于 2012-7-25 10:10
多元回归一员回归是一样的思路。但是问题是多元回归会有heterogenity, endogenity 产生，这些都是因为自变量 ...

拟合值的平均值。。。mean of the fitted values for the ibombse, 我不知道中文教科书上怎么说的，应该就是你说的估计值的平均值吧。反正就是那条回归直线上的Y值的平均值， 一元回归中，mean of the fitted values 就等于 真实观测Y值的平均值，不知道多元回归里还是不是。 如果是这样的话，我是不是不用吧其他几个变量的平均值带进去，直接 sum ibombse 不是就可以？

xiaowenhou 发表于 2012-7-25 10:30
拟合值的平均值。。。mean of the fitted values for the ibombse, 我不知道中文教科书上怎么说的，应该就 ...

如果原文是fitted value，那么直接是这个系数了。不用再计算了。这个系数本身就是个平均值的概念。

fitted value 是predict，不是观测值。是y^

至于模型的话，二元以上，坐标轴就变成3维的了。你只要知道二维啥样，三维就能想象了。整个空间有无数根对应Y的直线。

恩，这个我知道，我是说因为残差均值为0，y^的平均值等于y的平均值，在多元回归里仍然是这样吗？
还有你说的系数，你是指哪个系数？3个自变量的系数吗？

heikoyh 发表于 2012-7-25 10:48
如果原文是fitted value，那么直接是这个系数了。不用再计算了。这个系数本身就是个平均值的概念。

fi ...

恩，这个我知道，我是说因为残差均值为0，y^的平均值等于y的平均值，在多元回归里仍然是这样吗？
还有你说的系数，你是指哪个系数？3个自变量的系数吗？

xiaowenhou 发表于 2012-7-25 10:59
恩，这个我知道，我是说因为残差均值为0，y^的平均值等于y的平均值，在多元回归里仍然是这样吗？
还有你 ...

mex 的系数就是mex的拟合平均值。

然后你要算ibombse的拟合平均值，就 sum一下，把均值带进去。

IBOMBSE =-0.000183 + -0.09907 NIGALSH + 0.2693 CHSASHR + 0.40905 MEX

再把3个东西的平均值带进去。就是mex的拟合平均值。

多元回归和一元是一样的，只有面板不一样。多元回归，俺个人认为，stata在计算系数的时候是独立的，每个X分别对着Y算。至于X之间的关系，那要另外鉴定。