計量經濟學 並不鼓勵建立解釋變數過多的模型,為什麼?

時間 2021-05-07 04:05:22

1樓:飛雪未央

就算沒有共線性,在解釋變數數量比較大(解釋變數個數相較於樣本量不可忽略的情況下),再加上異方差的存在,傳統的White的標準誤的公式估計也是不一致的。。。

2樓:喬西西

奧卡姆剃刀,模型是越簡單越好。

從樣本量的角度,因為樣本量有限,變數過多,會導致某個特定水平下樣本量太少,影響精度和顯著性。

從擬合模型的角度,變數過多,會導致係數矩陣欠定,從而回歸模型沒有唯一解。

3樓:hunlun

James Lee Ray在 Explaining Interstate Conflict and War:What Should Be Controlled for?中提到不要因為某個變數對因變數有影響就將其控制,控制有理論支撐的變數即可

4樓:凝視未來的那個我

嚴格來說是控制變數數量的把握,選哪些,選幾個。

對於做計量,控制變數過多,結果一旦出現不理想狀況,如主要解釋變數不顯著,往往調整難度大,難以取捨變數

解決方法主要是

第一,根據文獻綜述,提高模型合理性

第二,逐步回歸,變數由少到多,進行選擇

如何系統地自學計量經濟學?

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中級計量經濟學GMM推導問題

暮光和安知的小哥哥 想把這些數學表示式寫下來,但在手機上實在不知道怎麼寫數學表示式,所以只能試著給你解釋下。首先,xi帶有下標i,是乙個列 縱的 向量,它裡面每乙個元素代表乙個自變數第i次觀測的可能觀測值。假設你這個模型裡有k個自變數,那xi就是乙個k 1的向量。需要注意的是xi裡所有元素都是隨機的...

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