楼主: 宋军发
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[时间序列问题] 求助:yearly regression [推广有奖]

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宋军发 发表于 2013-7-5 21:43:43 |AI写论文

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             有个很简单的问题困扰了我很久,文章的数据是36个酒店十年的数据,总共360个样本,欧米伽指的是连续两期剩余收益的一阶自相关系数,贝塔指的是系统性风险。文章很简单,就是贝塔做自变量,欧米伽做因变量的回归。问题一:文章模型中欧米伽下标了i和t,是否意味着,这是一个面板模型,结合文章的描述性统计,是否能判断出这是一个面板数据?问题二:我用var命令求剩余收益的一阶自相关系数的时候,十六年的数据,求出的是一个数值,如果判断原文是一个面板模型,那么每个酒店的欧米伽也应该是一个时间序列才对,那么就意味着我这每个酒店十六年的数据求出的自相关系数,不能是一个数,而应该是一个序列。我看别的文献,有人提到yearly regression之类的方法?请问这是什么方法?用STATA怎么实现?恳请大家能够解惑。
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关键词:regression regressio regress Yearly Early 因变量 自变量 文章 酒店 模型

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沙发
h3327156 发表于 2013-7-6 02:36:13
建议楼主最好上传paper,不然这些片面是很难判定的。

由楼主的叙述,主要关键点是在 the persistence of abnormal earnings 怎么计算。
【我想这恐怕必须楼主自行在文章中寻找】

1. 这绝对是面板数据,不用怀疑。 不管对方 omega 怎么算,再怎么算,也是从abnormal earnings来,
   而 abnormal earnings 无需争论,在楼主说的文章,按理,就是面板数据。

2. 我猜想,这个omega应当是进行某期间下的模型滚动。

其他的,本人才智疏浅,无法提供建言。
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藤椅
宋军发 发表于 2013-7-6 09:42:36
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板凳
宋军发 发表于 2013-7-6 10:08:44
h3327156 发表于 2013-7-6 02:36
建议楼主最好上传paper,不然这些片面是很难判定的。

由楼主的叙述,主要关键点是在 the persistence of ...
感谢你的热心帮助,原文已上传,原文只是说omega是连续两期abnormal earnings的一阶自相关系数,具体是怎么算出来的,没有具体的说明。我当初想的也可能是某期间的滚动,原文的期间是十年,我的数据是十六年,当我做的时候就发现,比如把连续12期的数据放进去用var命令求自相关系数的时候才显著,那也就意味着,十六年的数据,按十二期来滚动,最后求出的omega也就只剩下五期了。而且还遇到的问题是,不同的酒店,为了求得显著的自相关系数,滚动的期间也不一致,有9期才显著的,有12期才显著的,有14期才显著的,若对不同的酒店用不同的期间求的话,就会感觉显得不够严谨,若统一用最长的14的期间,最后可得的omega的样本数就少的可怜了,因为总共也就只有7家酒店数据而已。一个很偶然的机会看到别人的博士论文,和我算一样的自相关系数,他用的是yearly regression,我没听过这个方法,搜索了一下也没有资料,但若能拿来用的话应该能解决我面临的问题,废话不说,上图       根据他描述性统计里的数据,从1999年开始的,他从2000年开始,直接就可以求得往下各个期间的,连续的一阶自相关系数,不知道是否有人了解这种方法,恳请指教。

描述性统计1.jpg (117.09 KB)

描述性统计1.jpg

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yearly regression2.jpg

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报纸
h3327156 发表于 2013-7-6 10:50:58
宋军发 发表于 2013-7-6 10:08
感谢你的热心帮助,原文已上传,原文只是说omega是连续两期abnormal earnings的一阶自相关系数,具体是怎 ...
1.  我流览了一下paper,确实omega是运用一阶自回归算出来的,确实没有具体的说明。
2.  我觉得某期间的滚动应当是对的。 不过我对财务金融这一块不熟,我见过的paper,
    是运用期间滚动相关的是  探讨西班牙房价的。【我记得是每五年滚动一次】
3. 我没听过yealy回归,也许这个方法真的对您有用,不能透过图书馆借阅他的博士论文吗?
    或者,写信问对方也不错。
4. 按楼主您提供的说词,似乎您的资料是年资料? 但原文好像并没有说明是年资料。
   【也许我有误, 我一直想要透过报表中的样本观测数目 来推断,但一直没有看到】
   如果资料频率较高,比较不会发生您说的omega样本数少的可怜。
   如果可能,建议楼主您再查查您说的那个博士论文,看他的资料频率,如果真是年资料,那这个方法值得探索,如果不是,我个人觉得,这是楼主您资料限制的问题。最后,我不太懂为什么您要用长的期间滚动,短的不行吗?

祝 楼主 研究顺利

   

地板
宋军发 发表于 2013-7-6 12:02:51
h3327156 发表于 2013-7-6 10:50
1.  我流览了一下paper,确实omega是运用一阶自回归算出来的,确实没有具体的说明。
2.  我觉得某期间的 ...
感谢您的热心帮助,受益良多。我之所以用长时期滚动的原因在于,短时期求得的自相关系数不显著。。。另外关于资料是否是年资料,我在提问帖的图中,有个样本.jpg的图,关于数据的选取,原文是36hotels(360companies-years) ,不知这是否足以说明是年资料。至于能不能选取更短的期间?您确实提出了一个很有价值的思路,财务报表有季报,季度资料也是可以获取的,感谢您的提醒。那篇博士论文我已经下下来了,不知您是否有时间有兴趣去瞧瞧。我所说的yearly regression的问题在第54页。因为是CAJ格式的文档,无法上传,链接如下:http://www.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CDFD&dbName=CDFD2013&FileName=1013003823.nh&v=MjUyNjlMduOrETQWsJREuZ9g5mkXKOFTvMhUXbods7gd2c6skRs8hH4PfT67H2eYTHs=&uid=WEEvREcwSlJHSldSdnQ1ZXFPVGwyWDlwRmhEclFUc1JxbWlyTDByNDhmUGh0U0c1NE1PQnREWXl0MWZHS0JRPQ==
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h3327156 发表于 2013-7-6 21:34:02
宋军发 发表于 2013-7-6 12:02
感谢您的热心帮助,受益良多。我之所以用长时期滚动的原因在于,短时期求得的自相关系数不显著。。。另外 ...
呵呵呵 我在台湾,
那个网页我下载 要71元 , 我如果真有这笔多的钱,
我早买其他 重要书 去了!
怎么可能单要他的博士论文。

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