是否一定要做平稳性检验？

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之前的时候，我是同意，时间序列数据应该要做平稳性检验的，以防止出现伪回归现象。
但是最近看了几篇论文，并没有进行如此操作。

于是我想，是否因为目的不同，比如只是需要验证X对Y是否有作用，是不是就不需要进行平稳性检验了？

另外，这个伪回归，到底是伪在了哪里？是相关系数的大小，还是说两变量可能压根没关系？

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关键词：平稳性检验 平稳性 时间序列数据 序列数据 相关系数

可能压根就没关系，比如中国GDP的增长与美国萝卜价格的增长，如果不做平稳性检验可能会得到两者有正相关关系的结论，然而实际上并没有关系！当然了，如果数据量很大，其分布接近正态分布，就不要要检测！

冰风0528 发表于 2013-9-17 20:25
可能压根就没关系，比如中国GDP的增长与美国萝卜价格的增长，如果不做平稳性检验可能会得到两者有正相关关系 ...

那么数据量怎样大才算达到正态分布的程度？如何知道是不是正态呢？

在计量经济学中，数据量大大小貌似是以500个样本为依据的，具体记不清楚了

韩小韩 发表于 2013-9-17 20:29
那么数据量怎样大才算达到正态分布的程度？如何知道是不是正态呢？

至于是否满足正态分布这个就不需要证明了，在伍德里奇的教材中有个例子貌似证明了大数据量服从正态分布

冰风0528 发表于 2013-9-17 20:31
在计量经济学中，数据量大大小貌似是以500个样本为依据的，具体记不清楚了

多谢。我查查

韩小韩 发表于 2013-9-17 20:34
多谢。我查查

不客气

并不是所有的模型都要做平稳性检验的

其实大数据是服从中心极限定理：样本是从总体中随机抽选出来的，只要样本容量足够大，所有样本的平均值就以总体的平均值为中心呈现正态分布。

臻小言 发表于 2013-9-18 11:37
其实大数据是服从中心极限定理：样本是从总体中随机抽选出来的，只要样本容量足够大，所有样本的平均值就以 ...

三克油