标准线性回归模型1

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1、第二章标准线性回归模型（2）1、控制变量的思想多元模型中每个变量的回归系数，可以理解为在模型中其他解释变量所代表的因素保持不变的情况下，该变量对被解释变量的影响——这就是所谓的控制1、控制变量被解释变量解释变量控制变量1、控制变量1、控制变量条件收敛的验证一般认为经济增长具有收敛性，即落后国家（人均GDP较低）会比先进国家（人均GDP较高）具有更高的GDP增长率，但实证分析的结果并不支持此种观点，所以有学者提出条件收敛的概念，即增长率的高低取决于一个国家或地区实际增长水平与稳态增长水平之间的差距，而非仅仅由实际增长水平决定。差距越大，平均增长率会越高，反之则较低。条件收敛理论意味着：

2、如果两国有相同的稳态增长水平，落后国家会具有较高的增长率。1、控制变量如果控制了不该控制的变量，如该变量和核心解释变量高度相关，或具有因果关系，则也会影响估计的可靠性2、因果分析的方法相关不是因果有因果的关系可以不相关无因果的关系可以表现出相关2、因果分析的方法回归模型只具有相关意义，不具有因果意义2、因果分析的方法6、因果分析的方法患癌症未患癌症吸烟4060不吸烟2080女性男性患癌症未患癌症患癌症未患癌症吸烟060400不吸烟080200Granger检验检验要求估计如下回归Granger检验检验统计量Granger检验3点注意：1、在检验之前，要先保证序列的平稳性，或者具有协整

3、关系；2、控制变量问题3、检验结果对滞后长度敏感。Granger检验Granger检验Granger检验经常用来判断两个变量的因果关系，其基本思想是，如果X为Y的原因，则X的发生应该在前，应该可以通过X预测Y，所以Granger检验是通过检验可预测性来推断因果关系本质上Granger检验不是因果检验2、因果分析的方法有学者引入图模型（graphicalmodel）理论研究该问题有向非循环图(directedacyclicgraphs，DAG)3、解释变量之间的关系因变量自变量1自变量2自变量33、解释变量之间的关系因变量自变量1自变量2自变量33、解释变量之间的关系解释变量（expl

4、anatoryvariables）vs控制变量（controlvariables）中介变量（mediator）vs调节变量（moderator）3、解释变量之间的关系调节变量因变量自变量1自变量23、解释变量之间的关系中介变量因变量自变量1自变量2调节效应的检验设交互项——检验调节效应适用于解释变量X1对于被解释变量Y的边际影响取决于解释变量X2的水平的情况调节效应的检验假说：“若行业的平均规模越大，则更高的银行集中度有利于该行业的发展，若行业以中小企业为主，则更低的银行集中度有利于该行业的发展”人口密度高的地区，交通设施对信任的影响要比人口密度低的地区大教育对于经济体吸收新技术的能

5、力具有积极效应，因此，平均教育年限越长的国家，经济由初始水平收敛到均衡水平的速度越快调节效应的检验中介变量的检验方法中介变量的检验方法中介变量的检验方法方法1中介变量的检验方法方法2中介变量的检验方法方法3中介变量的检验方法群体效能感在团队组织氛围与团队有效性之间充当中介变量，即团队组织氛围通过提升或降低群体效能感来影响团队的有效性。工作满意度是个人—组织匹配影响离职倾向的中介变量；工作满意度是组织支持感影响离职倾向的中介变量4.函数的设定常用手段：1）增设二次项适用于解释变量X对于被解释变量Y的边际影响取决于解释变量X的水平的情况4.函数的设定4.函数的设定4.函数的设定民主与增长

6、的关系：当民主水平很低时，提高民主可以限制政府权力的过度使用，从而促进增长；而当民主水平较高时，进一步提高民主程度，反而会因过度关注公平而影响效率，从而抑制增长。库兹涅兹曲线（环境库兹涅兹曲线EKC）4.函数的设定人均GDP人均净对外直接投资4.函数的设定2）设滞后项存在1期的滞后影响4.函数的设定3）部分变量取非线性形式5.变量变换——取对数取对数的好处如果因变量、自变量都取对数，参数具有弹性含义经过对数变换的变量，一般更加符合假设条件可以缩小取值范围，减少异常值的影响什么时候取对数变量之间为相乘关系（双对数），或具有某种非线性关系（单对数）那些取值为正的右偏分布变量5.变量变换—

7、—取对数取对数的陷阱取对数后，为获得原变量的估计，往往需要取指数进行还原，此时的估计会出现系统偏差。5.变量变换——取对数5.变量变换——取对数如果u不服从正态分布，则调整程序如下：1）得到lnY的拟合值2）对每个拟合值取指数，得到mi3）做Y对mi的过原点回归，得到回归系数4）将此系数乘以mi，得到最终拟合值6.常遭忽略的两个问题1）把函数当作确定关系处理，遗忘了随机项也存在问题存在干扰不对称问题6.常遭忽略的两个问题2）过原点回归具有一些特殊的性质残差