面板数据变量选取及其处理

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  在做面板数据实证分析时，碰到如下问题：模型中自变量既含有相对值，又含有绝对值，这时该怎么处理？方法有哪些？就我所知，可以对绝对量大的取对数，那么相对量还要处理吗？
  对变量数据进行处理后，是否改变了该变量对因变量影响大小？使得一个影响小的变量影响扩大了？或者...如果是这样，又在不同期刊文章中看到对于同一问题，处理方法不同，那么不同因素对变量的影响也会千变万化了...比如，该作者对cpi变量用百分值，得出系数很大，并且超过了关键变量的影响；而另一作者则用小数表示，得出系数很小...

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关键词：变量选取 面板数据 面板数据实证 怎么处理 关键变量 绝对值 因变量 自变量 文章 模型

水平值一般都用对数比较好，这样的话可以减少异方差，但不一定，比如年龄、教育年限就不必取对数，因为年龄的影响用水平值更好解释系数。至于用百分数和小数，其系数的区别是缩小或放大一百倍的问题，不影响分析结果。一般回归模型不能直接通过系数比较各个因素对因变量的影响大小，因为量纲不同。要直接比较系数须对各变量进行标准化，然后才可以比较自变量变化一个标准差对因变量的影响的大小，此时系数可比较大小，因为已经消除了量纲的影响。

pengzhisheng 发表于 2013-8-21 20:59
水平值一般都用对数比较好，这样的话可以减少异方差，但不一定，比如年龄、教育年限就不必取对数，因为年龄 ...

很有实证经验啊！遇到高人了！非常感谢！再次感谢！

pengzhisheng 发表于 2013-8-21 20:59
水平值一般都用对数比较好，这样的话可以减少异方差，但不一定，比如年龄、教育年限就不必取对数，因为年龄 ...

那针对量纲问题，如何标准化，有什么具体的操作吗？感谢~