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ols回归结果分析

R2=0.81,拟合优度不低,说明解释变量可以对被解释变量解释系数的p值,进出口显著,但是常数项不显著DW值显示,你这个可能存在一阶自相关

看后面的pr,如果它过大则是不显著的,越小就表明估计出的参数越不可能等于0.

这个问题说实话,模糊的让人不知道如何回答.OLS 回归结果有很多值,每一个值都有不同的检验意义.笼统的说,1. 一般会看R 值,或者是有调整的R值.这个是数值是检验整个模型拟合的好坏.2. 各个自变量的 系数值,这些数值是否在方

不知道

不能,可信度和D-W值都不行,先消除自相关再看看 消除自相关后,这个模型已经很好了,判定标准一般是,R=0.95以上,DW值在2附近,T>2,另外,WLS如何做的,是不是做错了,好象不应该是这个结果

做AR模型,你没做单位根检验.Inverted AR Roots等于1是不行的,即使R-square很大.

OLS回归分析的中文翻译就是最小2乘法回归,它指的是选取模型的标准,即选取拟合的被解释变量与被解释变量的实际值相差平方和最小的模型.多元回归分析指的是解释变量不止1个,你这个例子就是多元回归分析.线性回归就是指模型是线性的,例如X^2这类就是非线性的.你这个就是多元回归,模型拟合方法默许是“OLS”,因变量就是你的被解释变量,就是企事迹效;解释变量包括高管薪酬和其他控制变量;工具变量应当就是虚拟变量.具体是哪一个变量我就不知道了,看你自己的模型.

从你估计结果来看,名义股票收益和联邦基金利率没有线性关系.没有线性关系,它的系数就没有任何的意义.你非要解释,那只能说联邦基金利率增加一个单位(我估计是1个百分点),名义股票收益增加0.000642个单位(万元?亿元?).常数项好象没有什么意义,因为我对这方面了解不多,只能从统计的角度给你说明.也只能这么讲了,如果你的模型比较好的话,那可以说,自变量t检验通过,拟合优度比较好,方程整体检验效果比较好,从而自变量的

你要求的置信度是多少啊?鉴于你没有说,假设显著性水平就是0.01. 1.可决系数较高,可以看作是高度拟合. 2.通过解释变量的t检验发现x1x3对被解释变量的影响是显著的,其他的是不显著.方程的f检验通过,所以所以方程式显著的.所以,说变量之间具有多重共线性.(我不知道具体题目,所以假设你的解释变量的系数的经济意义是正确的) 3.分别作y与x1x2x3x4之间的回归,找出初始回归模型,然后逐步回归找出调整后的回归方程即可. (一点个人见解)

看几个值就行了,R在0.9以上,越接近1越好,DW值在2左右,T值>2 最好把结果贴出来看一下.

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