变量选择的目的是根据现有理论或研究经验，确定对所研究问题有影响的因素。变量选择应遵循以下基本原则：(1)要根据所研究问题中所包含的经济学和理财学理论以及行为规律，正确选择变量；(2)所选择的变量应有可靠的数据来源，即数据具有可得性；(3)选择变量要考虑所选变量之间的关系，解释变量应具有性...
一个好的多元线性回归模型中变量间的状态是什么：关系，即解释变量之间不存在线性关系，同时解释变量与因变量之间存在线性关系
（1）选择模型的变量 被解释变量，即作为研究对象的变量，其选择需考虑数据可得性。解释变量，即解释研究对象的变量，其选择需要以经济理论和经济行为规律为基础，同时考虑数据可得性和解释变量间性。（2）选择模型的数学形式 选择模型的数学形式的依据有：①经济行为理论；②散点图；③各种可能的数学...
被解释变量:企业价值--采用托宾Q值作为研究的因变量,是因为前期文献中经常用到的资产回报率仅仅反映企业当前盈利能力,而不能反映企业未来成长机会。选择托宾Q值可以同时既反映当前盈利能力又能够反映企业成长机会。这对考察基于资源依赖理论的董事会人力资本对企业的长期影响具有相应的理论价值意义。解释变量:董事会的资本...
另外,在这些多值选择模型中,由于被解释变量的分布必然为 多项分布( multinomial distribution ),故一般不必考虑稳健标准误,使用普通标准误即可:这一点类似于二值选择模型。然而,如果数据时 聚类样本 ,则仍需要使用稳健标准误。 需要注意的是,在 多项Logit 模型 和 混合Logit 模型 中,对参数估计值 的解释是以参照...
变量的性：应尽量选择的变量，避免变量之间的共线性。在选择解释变量的数量时，应考虑样本的数量。一般来说，样本数量越多，可以选择的解释变量就越多。在30个样本的情况下，可以选择2-3个解释变量进行研究，如果样本数量更多，也可以选择更多的解释变量。但是，也要注意避免选择过多的解释变量，...
2、对于所有的x值，ε的方差盯σ2都相同。3、误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且相互。即ε～N(0，σ2)。性意味着对于一个特定的x值，它所对应的y值与其他2所对应的y值也不相关。一元线性回归分析预测法 一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量Y的相关关系，建立x与Y...
从Pearson相关性检验结果可以看出,各变量之间的相关性比较显著,特别是解释变量、控制变量与上市公司是否因舞弊而受罚这一被解释变量的相关性尤为显著。除了国有股比例以及控制股东性质与被解释变量的相关性较弱外,其他的解释变量与被解释变量都有显著的相关性。这也验证了本研究所设置的变量基本能满足实证分析的需要,...
概念的一个扩展。7. “条件均值”的效果在于，它考虑了非线性的条件期望。这意味着，即使变量之间的关系是非线性的，只要满足条件均值性，就可以认为核心变量对被解释变量有因果效应。参考资料：1. 新派学者主张的初等计量经济学教学 | 五个重要知识点 2. 再论OLS：核心变量与控制变量的区别 ...
性：工具变量不能与模型中的其他解释变量产生混淆，以避免多重共线性问题。 多重工具的性：如果模型中需要多个工具变量，它们之间必须相互，以保持估计的稳定性和有效性。然而，工具变量法并非完美，主要困难在于确定一个有效的工具变量。由于工具变量的选择具有一定的任意性，这可能导致估计结果...
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