实证论文为什么要控制行业和年份
2023-05-04阅读(886)
问:回归模型中,“控制年度和行业”是什么意思
- 答:在回归分析加入年度变量和行业变量。
多元回归分析的X变量一般分为两种吵清:解释变量和升扒前控制变量,解释变量往往是论文中作者希望关注的变量,而控制变量则是也可以影响Y变量、X变量,但是并不是作者需要研究的变量,但是为了研究的严谨必须也考虑。
回归模型(regression model)对统计关系进行定量描述的一种数学模型。如此猜多元线性回归的数学模型可以表示为y=β0+β1*x+εi,式中,β0,β1,…,βp是p+1个待估计的参数,εi是相互独立且服从同一正态分布N(0,σ2)的随机变量,y是随机变量;x可以是随机变量,也可以是非随机变量,βi称为回归系数,表征自变量对因变量影响的程度。
SPSS可以实现这种回归,绝大多数的统计软件都可以。
扩展资料:
使用回归分析的好处良多。具体如下:
1、它表明自变量和因变量之间的显著关系;
2、它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。
3、回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响,如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员,数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量,用来构建预测模型。
参考资料: - 答:一般是指多元回归中将年度变量和行业变量加入回归。
多元回归分析的X变量一般分为两种:解释变量和控制变量,解释变量往往是论文中作者希望关注的变量,而控制变量则是也可以影响Y变量、X变量,但是并不是作者需要研究的变量,但是为了研究的严谨必须也考虑。
打个比方,假设我的Y变量手坦是看“工资”,我的研究希望探究“性别变量”怎样影响“工资”,可是这里就有两个问题:第一,工资是随着时间变化的,过去的工资因为经济发展比较低而现在的工资高,男女加入工作的比例也是随着时间变化的,现在女性工作的更多;第二,工资是根据行业不同的,而男女的行业分布也往往不同。因此,如果不控制“年份”和“行业”两个变量,许多结论就无从下。例如我不控制行业和年份,得出了“工资女性较低,女性被歧视”的结论,有人可能就会反驳——女性在的行业往往是注重安稳而工资较低的,女性偏好安稳,因此并不是工资上有女性歧视,而是行业不同而已。所以为了真的发现女性是否被歧视,我搜薯闷就需要控制行业。比如看教师行业男性女性工资是否有统计差距?金融业?……
那么怎么控制行业呢?如果只有一个行业还好,可是行业很多,我们一个一个更改数据库做单变量回归是很没有效率的,这时我们就用到了多元回归的一个特性,每一个系数的含义是说:“控制其他加入多元回归的解释变量不变,这个解释变世弯量变动1单位,则Y变动系数个单位”,因此我们就直接将行业变量(对行业变量的处理往往是考虑N个行业就加入N个不同变量,它们都是0、1的虚拟变量,0是指在这个行业里,1是指不在)和年份变量(直接加入时间变量)加入多元回归就可以得出“控制行业和年份”下的性别对工资的影响系数了。这样,我再分析出来就不会受到质疑。
实现这种回归,大部分统计软件都可以,包括SPSS,在写公式的时候按照我上述的方法在回归中添加入这些变量就可以了。
问:我在看一些实证论文时发现,在对上市公司进行实证分析时经常要剔除金融行业,这是为什么
- 答:那要看看你说的论文才能知道了,
但是一般而言,金融行业尤其是银行业跟一般手带兄行业比较起来却是特殊,比如银行的收入很多来自表外业务,因此仅仅根据三大表来分析银行类上市公司,恐怕很难令人行码完全信服.
金融行业的财毕袭务报表要求和一般非金融企业的要求不一样。原因在于金融行业商业模式有别于其他行业,因此报表结构和主要会计项目也异于一般行业。因此一般不在一起比较分析。 - 答:我在看一些实证论文时发现,在对上市公司进行实证分析时经常要剔银蚂汪除金融行业,这是为什么?金融行业的财报结构和数字都比较特殊(比如商业银行的负债率高得吓人,但贷款就是其生财之道嘛)。根据实证的目的,很多时候都是要剔除的,不然会把结果带偏啊。金融行业尤其是银行业跟一般行业比较起来却是特殊,比如银行的收入很多来自表外业务,因此仅仅根据三大表来分析银行类上市公司,恐怕很难令人完全信服.
金融行业的财务报表要求和一般非金融企业的要求不一样。原因在于金融行业商业模式有别于其他行业,因此报表结构和主要会计项目也异于一般行业。因此一般不在一起比较分析。以互联网金融对传统金融发展的影响分析 论文选题,运用实证研究的方法,...
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问:实证论文数据年份选择怎么写
- 答:要看论文上面的年月以及期和卷。据实证论文规定了解到,实证论毕纯文数据年份选择是要看论文上面的年月以及期和卷的。实证论文就是实证手并咐研究论文,是指研究者亲自收集观察资料,为提出理论假设或检验理论假设而展开的研究蔽卜。