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关于计量金融领域中回归模型的拟合优度

已有 3875 次阅读 2015-10-23 19:52 |个人分类:概率统计|系统分类:科研笔记|关键词:学者| 统计, 回归, square

18:47

读了小颖推荐的第七章，感觉在Wooldridge那本书书确定不强调R Square的作用。
往前回溯到第二章，伍德对此有个说明，参见书中第32-34页。
但同一页还有个例子，如上。

18:51

例子中又承认R方低会造成线性回归模型缺乏解释力的问题。

19:08

国内的大多数论文都强调高R方的重要性，荣泰生的《SPSS与研究方法》中第11章同时提及多元回归和带虚拟变量的回归，P379解释的R2系数的重要性。找到知乎上有一篇文章，这是做计量经济的学者写的，也是后面的争论也很有意思。
人大经济论坛上有个贴子，是做计量经济的学生问的。
跟我们讨论主题很相似。

19:11

简单总结下，伍德的观点是就算低R方，也说明自变量跟因变量的关联性是显著的，所有是有意义的。但是这种情况下，没有办法做预测，因为自变量能因变量的解释力有限，所有预测就不会靠谱。
lincy
一般研究如果理论贡献和实践意义比较大，即使r2较低也是可以接受的
lincy
我看到很多文章只有20%甚至更低
lincy
包括我自己的文章

19:15

lincy
还有一个原因是不同的人统计软件出来的结果都不同，但就像宋老师说的，这些文章一般强调理论解释、相关性或因果关系，预测方面可能有所局限性
可能这跟学科有关系，计量的人也想高R方，但是如果那样坚持可能就出不来结果了，毕竟不可控因素太多。

19:21

lincy
哦，呵呵，这个里面忘了改
但这样做风险比较大，因为只剩余一道P值的标准，但所谓的P值显著也是不可靠的，既有高估风险又有低估风险。
lincy
是的，这也是我们研究经常遇到的问题
lincy
现在用结构方程模型来做验证的比较多，会有拟合系数等一系列指标衡量，回归算是比较劳动日方法


lincy
是的，统计算法一直在改进，也一直被诟病

19:28

可以部分解决，也可以用Bootstrap，但又引入一个新的前提，即样本与总体的同分布。
这块部分原因还不在于统计方法本身，而在于统计的每个方法都有其严格的施用前提，但平时我们用的时候一般却是随手拈来。
lincy
bootstrap就是pls的基本假设

19:33

这块不了解，我以为Bootstrap就是基于重采样技术的统计量计算方法，一般称为自助法的。
lincy
我也不懂具体的原理，一般就是直接拿来用的

19:36

一般我们在Bootstrap中是基于给定的样本做重抽样，然后根据抽样结果来算各种统计量，这对偏态的小样本情况比较常用。

19:40

lincy
那这就对了，pls就是适合小样本不符合正态分布的样本做的统计，还是要懂得原理才能更好应用




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