多元线性回归中常数的经济意义

crystal8832 发表于 2015-10-27 00:14
如果序列是正的，可以使用对数序列看下。 你可以使用DW检验或者LM检验判断是否存在序列相关，然后通过使用 ...

        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
                               
C        -55643.64        15036.64        -3.700537        0.0049
X2        0.851941        0.388828        2.191051        0.0062
X3        62.07026        16.34385        3.797775        0.0042
X5        -10.28909        5.632041        -1.826885        0.0010
AR(1)        0.139768        0.340888        0.410012        0.0014
                               
                               
R-squared        0.977010            Mean dependent var        5174.411
Adjusted R-squared        0.966793            S.D. dependent var        2535.672
S.E. of regression        462.0727            Akaike info criterion        15.38177
Sum squared resid        1921600.            Schwarz criterion        15.61001
Log likelihood        -102.6724            Hannan-Quinn criter.        15.36065
F-statistic        95.61984            Durbin-Watson stat        1.941215
Prob(F-statistic)        0.000000                       
                               
                               
Inverted AR Roots              .14               


请问以上结果有问题吗？

crystal8832 发表于 2015-10-27 00:14
如果序列是正的，可以使用对数序列看下。 你可以使用DW检验或者LM检验判断是否存在序列相关，然后通过使用 ...

大神你还在吗？

不明真相群众围观

crystal8832 发表于 2015-10-26 22:01
可以把截距项看做一个调整项，不用解释

还有一个小问题，最后在做序列相关性检验的时候，AR（1）的T检验没有通过可以吗？

胖了个丁丁丁 发表于 2015-10-30 11:27
还有一个小问题，最后在做序列相关性检验的时候，AR（1）的T检验没有通过可以吗？

先做LM检验，看是否存在序列相关，如果不显著，且参数变化不大，可以不需要。

crystal8832 发表于 2015-10-30 11:42
先做LM检验，看是否存在序列相关，如果不显著，且参数变化不大，可以不需要。

直接看D.W.值不可以吗？大神，我的截图是这样的，请你解答～
图1是看出来D.W.值没有通过，图二加了AR（1）以后，发现D.W.通过了但是AR（1）的t检验通不过，这是为什么呢？谢谢！

胖了个丁丁丁 发表于 2015-10-30 14:29
直接看D.W.值不可以吗？大神，我的截图是这样的，请你解答～
图1是看出来D.W.值没有通过，图二加了AR（1） ...

建议您看下DW检验的使用前提，当模型中包含被解释变量的滞后项时，DW检验无效。

crystal8832 发表于 2015-10-30 15:13
建议您看下DW检验的使用前提，当模型中包含被解释变量的滞后项时，DW检验无效。

不好意思，一直不太理解，请问如果是下面这样的数据情况，接下来要怎么做啊？在10%的显著性水平下

Sample: 1999 2013                               
Included observations: 15                               
                               
        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        -51043.71        11870.24        -4.300141        0.0013
X2        0.802634        0.329205        2.438096        0.0329
X3        57.16828        12.94840        4.415085        0.0010
X5        -9.128421        4.702301        -1.941267        0.0783
                               
R-squared        0.977225            Mean dependent var                4973.250
Adjusted R-squared        0.971013            S.D. dependent var                2564.636
S.E. of regression        436.6419            Akaike info criterion                15.21928
Sum squared resid        2097218.            Schwarz criterion                15.40810
Log likelihood        -110.1446            Hannan-Quinn criter.                15.21727
F-statistic        157.3265            Durbin-Watson stat                1.499868
Prob(F-statistic)        0.000000                       
                               

DW这个值应该落在无法识别区域，我应该说了两次了，去看下LM检验

crystal8832 发表于 2015-10-30 16:48
DW这个值应该落在无法识别区域，我应该说了两次了，去看下LM检验

不好意思，我理解您的意思，只是不知道做好了LM检验后如何判断呢？以下表中数据能说明什么呢？做出LM就可以不管D.W.了吗？我比较愚钝，还希望多多指教！
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:                               
                               
F-statistic        0.295796            Prob. F(2,9)                0.7509
Obs*R-squared        0.925174            Prob. Chi-Square(2)                0.6297
                               
                               
Test Equation:                               
Dependent Variable: RESID                               
Method: Least Squares                               
Date: 10/30/15   Time: 17:16                               
Sample: 1999 2013                               
Included observations: 15                               
Presample missing value lagged residuals set to zero.                               
                               
        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        -588.5412        12751.10        -0.046156        0.9642
X2        0.039464        0.360772        0.109388        0.9153
X3        0.640187        13.90899        0.046027        0.9643
X5        -0.704037        5.187098        -0.135728        0.8950
RESID(-1)        0.256160        0.376724        0.679968        0.5136
RESID(-2)        -0.200940        0.375223        -0.535522        0.6053
                               
R-squared        0.061678            Mean dependent var                -1.08E-11
Adjusted R-squared        -0.459612            S.D. dependent var                387.0417
S.E. of regression        467.6020            Akaike info criterion                15.42229
Sum squared resid        1967865.            Schwarz criterion                15.70551
Log likelihood        -109.6671            Hannan-Quinn criter.                15.41927
F-statistic        0.118319            Durbin-Watson stat                1.922386
Prob(F-statistic)        0.984958