弱问一下，为什么很多数据分析，应变量和解释变量都用log来做？

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关键词：数据分析 解释变量 Log 数据 解释 变量 Log 数据分析专题 数据处理 数据分析软件 数据分析报告 面板数据分析 excel数据分析 数据分析方法 项目数据分析

log作为一种transformation，可以将y的‘波动幅度’平均化
譬如如果y是I(1)，那么我们可以通过difference得到stationary的dif（y）
    而如果是y的variance evolving，那么可能可以通过log来得到covariance stationary的log（y）

有时log和dif是一起时候用的

但是，如果model最后关注的是level而非log （即y，而非logy），那么使用log会不可避免的带来bias，因为E(log(y)) <> log(E(y))
只是相应的影响不大，所以一般paper都没关注

谢谢楼上的回复。但是还是不是很清楚，波动幅度’ 的英文是什么？

另外I(1) 和dif（y）又分别是什么？哪一本书里有类似的解答？

非常非常感谢！

up

简单来说，一个时间序列,LOG处理是让variance平稳,DIFF是让MOBIL AVERAGE平稳.

I(1)应该是一阶单整（协积） 简言之就是一次差分运算后该时间序列变为平稳序列，dif（y）应该是y次差分运算，这些应该是时间序列分析里面的内容，log运算的好处可以参照log()函数的特点来理解！

[此贴子已经被作者于2009-1-17 10:09:32编辑过]

&nbsp;&nbsp;&nbsp; 简单来讲数据分析要根据理论推导来建立相应的模型，但是在VAR系统里面就没有这样的要求，两边对数据取对数，实际上是为了消除时间序列之间的异方差，让数据反应的信息量不会减少，另外取对数就相当于计算某一变量的弹性。存在研究的实际意义，但是对于有严格理论要求的模型，取不取对数对结果影响很大，还有与你的研究目的也存在很大的差异。

谢谢几位大大的回复。

但是这些数据都是横截面回归或者面板数据回归，依旧用log啊。

横截面回归不是不用考虑平稳性么？

谢谢大家

截面数据的话，取LOG的目的是为了更好地用线性模型，例如，Y= exp(a0 + a1*x + e), 起LOG后，模型即为线性模型

看了上面楼主的分析，我想再具体的问下，自己通过理论模型构建计量模型，选用面板来分析，结果发现不对变量取对数的结果比取对数的结果好很多，这跟常规变量都取变量好像不符。那变量取不取对数的最大差异在哪，或者说不取对数比取多数更没有说服力呢？忘各位帮忙解答，谢谢！