[求助]问几个回归的概念问题，想不清楚了?

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在回归中，比方说OLS中，

1如何看出一个回归是否受到内生性的影响

2是不是回归的R平方不大就有可能有内生性的问题，而导致估计的系数都是不一致的？

3如果回归的R平方〉0.5，是否可以说找到了大部分的因素。从而从这一点上是可以接受的？

谢谢

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关键词：内生性 R平方 OLS 概念

有没有高手懂啊，拜托了。。。

这个不一定的吧  只能说明你拟合的模型不是很合适

另外 R平方我觉得 0.5左右 说明这个这个模型不太好

建议你可以考虑先画散点图 ，对解释变量或 因变量做变换 或 找更多的

解释的变量等 

另外也可以参考其它的统计量  比如模型与系数是否显著  截距项等问题

看回归的结果好不好，不能只看 R平方，还要做很多检验，如残差正态性检验、异方差检验、多重共线性检验等。

另外，横截面数据回归的R平方往往比时间序列数据的R平方小，如R平方＝0.5对于横截面数据而言已经不错了。不同数据类型的回归有不同的比较指标。

不能只看R平方的 R平方只能说明模型的拟合度 与内生性没有什么必然关系  建议楼主用stata或者其他统计软件做内生性检验  这样比较可靠 stata等一般都带这种命令的 

[此贴子已经被作者于2009-3-27 22:35:53编辑过]

确实我做的时间序列模型R平方不高，所以我怀疑是否抓住了主要因素，但是换了几个都不理想。

我在找收2个股票指数收益率序列不同时间段相关系数高低的原因，有没有人接触过？

重新做了一下，虽然R平方不高，但是可以拒绝异方差，而且不能拒绝残差为正态分布，共线性也不明显，这样还需要做什么。

PS stata中对时间序列的内生性检验是什么命令？也是hausman?

OLS要不要求，序列是平稳的？不平稳是不是R平方就没意义了？