[求助]参数估计值不能通过显著性检验&多重共线性

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小女子正在写毕业论文，在做计量分析的时候遇到了困难

请各位大虾帮帮忙，感激不尽：

最小二乘法，时间序列，一个方程，6个自变量

回归出来，决定系数是0.72，DW值在1.8左右

但6个自变量的参数估计值都不能通过显著性检验

并且其中有两对的相关系数都在0.94以上（默哀）

而且受论文所迫，偶还不能把不显著的变量给剔除去

也就是说，最后必须要出来一个方程，包含这6个自变量并且每个变量的参数估计都要显著

偶是计量白痴。。。身边也没有可以请教的人。。。实在不知道该怎么办了

另：偶曾问过一位高人，他给的方法是这样的

把不显著的变量剔除，比如说X4,X6,

如此再做回归，方程为Y＝C1*X1+C2*X2+C3*X3+C5*X5+C

回归出的各参数估计值都显著

然后做变量代换，令：Y1=Y+C1*X1+C2*X2+C3*X3+C5*X5+C (1)

再对Y1和X4,X6做回归

出来的方程为：Y1=C4*X4+C6*X6+C (2)

然后把方程1代入方程2，再变形为标准形式即可

不知这种方法可行不？请各位多加指点

拜谢

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关键词：多重共线性 参数估计值 多重共线 参数估计 估计值 检验 参数估计 线性

对变量取对数看一看结果如何，另外你的样本容量是多少呀，使用了六个变量？

ls是好人的说

样本容量，1952－2005，54。。。

取对数后，原来六个都不显著的变量减少为四个，决定系数降为0.5

因为之后还要对模型参数进行经济学上的解释，包括外部性，规模效益，边际生产力之类的

取对数后就不太方便解释分析了。。。泪奔

继续SOS：还有什么办法吗？

很少有模型直接拿6个序列进行回归就很完美的吧....几乎是没有的吧...

你的模型是只要线性回归就解决问题的?那这样的回归也不能说明啥问题吧.

而且序列本身平稳不平稳影响也很大的,不是只要是数据就可以拿来回归的.

事实上是7个序列。。。

对各变量都已进行了单位根检验，只有一个是不平稳的，一阶差分后平稳

至于说明问题，那是因为这个回归只是第一步。。。还有后续工作

所以不能把不显著的变量剔除。。。无限怨念中

所有的序列求平均值，使用横截面的OLS;或者使用Var模型试一下。

[此贴子已经被作者于2007-5-1 16:53:07编辑过]

Var出来的结果让偶很绝望

再试另一种去

顺便再问个不怎么相关的问题

偶模型中的一个变量是投资

这个到底要用什么来衡量啊，统计年鉴上也没有呀...

严重怀疑自己的数据有问题