回归系数过大是为什么？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

回归估测出的参数值有些大，达到３００，２００　的样子。

请问这是不是有问题？为什么？

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

关键词：回归系数 系数

指标之间的量纲不一样吧，数据标准化一下就可以

你得出的估计结果的取值概率（即t-static检验）prob值与0.05比较，是大还是小？如果大于0.05，则没通过检验；反之，则通过检验了！

变量的量纲大小所致，用不同的单位或将变量标准化再估计看看！

多谢。看来是变量的量纲大小所致。请教如何标准化？其中一个变量很小（百分数的小数形式）。如果变量同除以一个变量，百分数还是很小。可不可以，把百分数同乘以100，也就是分子的形式？？
下面是其中一个的估测结果

Dependent Variable: RE?   
Method: Pooled EGLS (Cross-section weights)   
Date: 05/21/10   Time: 12:33   
Sample: 1995 2008   
Included observations: 14   
Cross-sections included: 10   
Total pool (unbalanced) observations: 132   
Linear estimation after one-step weighting matrix   
   
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
variable          coe                  std             t                  p  
C 　　-0.472394　　 0.185629 　　-2.544834    0.0122
TEC?　 311.4142 　　100.7523 　　3.090888    0.0025
EMR? 　0.859449 　　0.079046 　　10.87280   0.0000
D(FLR?) 0.003381 　　0.007567 　　0.446830   0.6558
Fixed Effects (Cross)   
_ANZ--C 0.403334   
_CBA--C -0.220184   
_NAB--C 0.348006   
_WBC--C 0.438623   
_BEN--C -0.970392   
_ADB--C -0.075046   
_SUN--C 0.061018   
_SGB--C 0.087669   
_BOQ--C -0.509794   
_MOQ--C 0.372535   
   
Effects Specification   
   
Cross-section fixed (dummy variables)   
   
Weighted Statistics   
   
R-squared 0.566656     Mean dependent var  0.119606
Adjusted R-squared 0.522957     S.D. dependent var  0.234550
S.E. of regression 0.162000     Sum squared resid  3.123024
F-statistic 12.96737     Durbin-Watson stat  2.047061
Prob(F-statistic) 0.000000   
   
Unweighted Statistics   
   
R-squared 0.482760     Mean dependent var  0.109630
Sum squared resid 3.183809     Durbin-Watson stat  2.146052

5# adict

标准化：（指标的每个值  - 均值）除以 指标的标准差
或者：(指标的值-min(指标的值))/ (max(指标的值)-min（指标的值）)

已经对数化的数据，为什么有一个系数还是很大，达到40几

已经对数化的数据，为什么有一个系数还是很大，达到40几