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计量菜鸟一枚qwq，研究的是商业寿险的需求影响因素

最惨的莫过于：想把”老龄化”和“地方财政社保支出”作为主要解释变量，结果老龄化指标死活都是不显著，死活p值都要在0.7以上，内心很崩溃...


去掉老龄化指标（老人抚养比）以后，想换个方向，看看老龄化对于社保支出对寿险密度的边际影响有无影响。有点绕口，但由于我所有变量都设置了对数，所以不知道这个交互项在设置的时候是怎么设置，需要对数否？

比如，x1、x2为交互项，我都对数化了，现在变量为logx1、logx2，在设置交互项的时候，是要logx1*logx2么

下面是我的一些变量
gen ldensity=log(density) 寿险密度
gen lgdp=log(gdp) 人均gdp
gen lold=log(oldpct) 老人抚养比
gen lpen=log(pensionper) 地方社保支出
gen lmedi=log(medicalper) 地方医疗支出
gen llifep=log(lifep) 这是我自己算的寿险密度
gen lcity=log(city) 城镇化
gen ledu=log(edu) 高等教育人口比
gen lcpi=log(cpi)
gen lincome=log(income) 人均可支配收入
gen lbirth=log(birth) 出生率

啊！！！如果有人和我研究过类似主题的帮帮我吧，想知道怎么把老龄化这个指标变显著


谢谢大家

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关键词：Stata 计量经济学 计量 建模

甚至都买了经管之家的会员卡qwq，真的很急了，唉。而且觉得自己研究的主题很没新意...希望大家帮帮我

做实证研究还是要理论先行，不能直接拿着变量就回归了吧。

取对数的主要目的一般是衡量百分比的变化，另一个目的是调整量纲，有时候数据差距过大，取对数之后可以使得数据的差距不那么离谱。交互项同样也是有一定的意义的，比如衡量X1对Y的影响时，加入X1*X2这一项，则说明你认为X1对Y的影响可能受X2的影响。建议在回归的时候，首先考虑经济意义，不要盲目地处理数据。

statax 发表于 2020-4-7 11:15
做实证研究还是要理论先行，不能直接拿着变量就回归了吧。

啊是的是的，我看到很多相关的论文里面设置了老龄化的变量，都是对商业寿险需求影响非常显著的！但是我不知道为啥我的就是怎么也不显著，哭了

Sea.Zeng 发表于 2020-4-7 15:30
取对数的主要目的一般是衡量百分比的变化，另一个目的是调整量纲，有时候数据差距过大，取对数之后可以使得 ...

我的假设是社保财政支出会促进商业寿险的人均需求（保险密度），老龄化会加大这种边际影响。但是我就是不知道咋设置，按照您的意思，我社保支出取了对数以后，交互项是不用再取了么，那原本社保财政支出这个变量在加了交互项进去以后还要么！好像会引起共线性

Sea.Zeng 发表于 2020-4-7 15:30
取对数的主要目的一般是衡量百分比的变化，另一个目的是调整量纲，有时候数据差距过大，取对数之后可以使得 ...

我的假设是社保财政支出会促进商业寿险的人均需求（保险密度），老龄化会加大这种边际影响。但是我就是不知道咋设置，按照您的意思，我社保支出取了对数以后，交互项是不用再取了么，那原本社保财政支出这个变量在加了交互项进去以后还要么！好像会引起共线性

小猪蹄子 发表于 2020-4-8 10:06
我的假设是社保财政支出会促进商业寿险的人均需求（保险密度），老龄化会加大这种边际影响。但是我就是不 ...

我觉得社保支出和交互项都不需要取对数。