将行业作为虚拟变量进行回归和对行业进行分别回归有什么区别

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将行业作为虚拟变量进行回归和对行业进行分别回归有什么区别

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关键词：虚拟变量 行业

  将行业作为虚拟变量进行回归是用的全样本，分别对行业进行回归是用的子样本。如果子样本不是随机选取的，那两种方法的分析结果就会存在很大的偏差，即样本选择性偏误。所以建议将行业作为虚拟变量进行回归。祝好运~

同意楼上说的，另外行业做虚拟变量可以消除行业差异造成的影响干扰，如果分行业的话 无法看出行业不同是否会对被解释变量造成影响

李钊郗 发表于 2015-11-10 19:20
同意楼上说的，另外行业做虚拟变量可以消除行业差异造成的影响干扰，如果分行业的话 无法看出行业不同是否会 ...

“如果分行业的话 无法看出行业不同是否会对被解释变量造成影响”
我分行业回归不是每个行业前都有系数吗，系数的大小及显著性不能用来分析对被解释变量造成的不同影响吗

xddlovejiao1314 发表于 2015-11-10 19:08
将行业作为虚拟变量进行回归是用的全样本，分别对行业进行回归是用的子样本。如果子样本不是随机选取的， ...

“如果子样本不是随机选取的，那两种方法的分析结果就会存在很大的偏差，即样本选择性偏误。”
针对上面这句话，如果我分行业回归是用该行业所有数据的话，那这两种方法还会有很大的区别吗？
另外，如果我先全样本回归，再分行业回归的话，那一般用的都会是某个行业所有的子样本吧？

弥桑染冉 发表于 2015-11-10 19:40
“如果分行业的话 无法看出行业不同是否会对被解释变量造成影响”
我分行业回归不是每个行业前都有系数吗 ...

那你分行业研究的目的是什么啊? 整个行业都作为样本去研究的话 加入行业dummy 就是为了消除行业差异的影响啊  如果你分行业的话 那就是保证了行业的同质 那就是解释变量是一个性质的啊 那就不需要加dummy啊 dummy 的加入只是控制变量啊 不是主要的解释变量

弥桑染冉 发表于 2015-11-10 19:44
“如果子样本不是随机选取的，那两种方法的分析结果就会存在很大的偏差，即样本选择性偏误。”
针对上面 ...

这么来说吧，假如你所有行业样本有1000个，分10个行业，每个行业100个样本。你这两种回归方法分别对应的样本量是1000和100，两者间的差别可能会很大。建议用1000的样本做回归，将行业作为虚拟变量纳入模型而非单独回归。

李钊郗 发表于 2015-11-10 19:53
那你分行业研究的目的是什么啊? 整个行业都作为样本去研究的话 加入行业dummy 就是为了消除行业差异的影响 ...

我是想先全样本回归，看看总体情况下，解释变量对被解释变量的影响，然后分行业回归看看不同行业下，解释变量对被解释变量的影响是否相同，这样可以吗

xddlovejiao1314 发表于 2015-11-10 19:55
这么来说吧，假如你所有行业样本有1000个，分10个行业，每个行业100个样本。你这两种回归方法分别对应的样 ...

两者间的差别是不是行业和总体的差别

还是没看懂 能不能说清楚些