[求助]拟合优度太小怎么办？

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我做的一元回归模型，拟合优度开始只有0.2几或者0.1几！

取完对数试了一下，还是只有0.5左右？

求助：还有什么解决办法可以提高拟合优度么？

不胜感激！

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关键词：拟合优度 怎么办 一元回归模型 不胜感激 回归模型 拟合

具体模型具体分析

最直接的提高方法是增加解释变量个数，或进行加权OLS

你不要太看重拟合优度，计量方程的经济学含义远远比统计学意义重要。只要经济学含义是正确的，我们还是认为低拟合优度还是说明了问题。当然，你也可以通过修正异方差、自相关或者取对数、重新设定模型等方式改进模型。

计量分析中不可以随便添加变量，虽然拟合优度增加了，但是调整的拟合优度却可能下降，而且可能产生多重共线的问题。

在含有时间趋势的变量序列中，使用OLS估计一般都有很大的拟合优度，但是很可能存在伪回归的问题。利用协整的方法估计时一般拟合优度要变小，用误差纠正模型估计可能变的更小，然而这两种方法却更正确。我曾经在一篇大概是经济研究杂志上看见过误差纠正模型0.15的拟合优度。一般取对数，然后取差分后的数据是平稳的，但是计量模型的拟合优度会下降。在ARCH模型簇中，拟合优度都特别小，甚至是负数。

还是对模型进行多方面检验的好，个人认为偏向于伪回归

那要看这个模型的经济意义，通过这个建立正确的建模，如果其他的检验指标都不错的话，拟合度小是不影响回归的

你不要太看重拟合优度，计量方程的经济学含义远远比统计学意义重要。只要经济学含义是正确的，我们还是认为低拟合优度还是说明了问题。当然，你也可以通过修正异方差、自相关或者取对数、重新设定模型等方式改进模型。

计量分析中不可以随便添加变量，虽然拟合优度增加了，但是调整的拟合优度却可能下降，而且可能产生多重共线的问题。

在含有时间趋势的变量序列中，使用OLS估计一般都有很大的拟合优度，但是很可能存在伪回归的问题。利用协整的方法估计时一般拟合优度要变小，用误差纠正模型估计可能变的更小，然而这两种方法却更正确。我曾经在一篇大概是经济研究杂志上看见过误差纠正模型0.15的拟合优度。一般取对数，然后取差分后的数据是平稳的，但是计量模型的拟合优度会下降。在ARCH模型簇中，拟合优度都特别小，甚至是负数。

我也遇到过类似的问题

恩，谢谢你！

我开始是用简单的一元模型，比如 fdi=c*gdp+u，在用eviews 5.0做的时候，输入的是fdi c gdp！

后来我尝试了多种模型，以下这种模型可以使拟合优度达到0.7-0.8以上，各方面的检验都可以～输入的是log(fdi) c log(gdp) (log(gdp))^2

你觉得这样解决可以么？

谢谢～

以下是引用409560013在2008-6-4 8:41:00的发言：

你不要太看重拟合优度，计量方程的经济学含义远远比统计学意义重要。只要经济学含义是正确的，我们还是认为低拟合优度还是说明了问题。当然，你也可以通过修正异方差、自相关或者取对数、重新设定模型等方式改进模型。

计量分析中不可以随便添加变量，虽然拟合优度增加了，但是调整的拟合优度却可能下降，而且可能产生多重共线的问题。

在含有时间趋势的变量序列中，使用OLS估计一般都有很大的拟合优度，但是很可能存在伪回归的问题。利用协整的方法估计时一般拟合优度要变小，用误差纠正模型估计可能变的更小，然而这两种方法却更正确。我曾经在一篇大概是经济研究杂志上看见过误差纠正模型0.15的拟合优度。一般取对数，然后取差分后的数据是平稳的，但是计量模型的拟合优度会下降。在ARCH模型簇中，拟合优度都特别小，甚至是负数。

恩，谢谢你！

我开始是用简单的一元模型，比如 fdi=c*gdp+u，在用eviews 5.0做的时候，输入的是fdi c gdp！

后来我尝试了多种模型，以下这种模型可以使拟合优度达到0.7-0.8以上，各方面的检验都可以～输入的是log(fdi) c log(gdp) (log(gdp))^2

你觉得这样解决可以么？

谢谢～

那就是模型的问题了

经济含义是比较主要，但是拟合优度还是要考虑的