稳健性检验稳健性检验的三种方式

理财攻略2021-11-04 14:58:08

稳健性检验

稳健标准差是指其标准差对于模型中可能存在的异方差或自相关问题不敏感,基于稳健标准差计算的稳健t统计量仍然渐进分布t分布. 因此,在Stata中利用robust选项可以得到异方差稳健估计量.

不显著只能说明在当前样本中未发现中介效应,可能的原因很多,有可能就是确实不存在中介效应,同样有可能是统计检验力不足而未发现中介效应(本来是有的).所以不显著的时候不能断言没有中介效应.

不可以.稳健性检验为了验证模型设定的合理性和实证结果的稳健性.实证分析结果显示, 地区法治环境的改善的确对企业出口和ODI都有显著的正向影响.较好的地区法治环境是所以地企业在出口或ODI上的一个比较优势显著地影响了企业的国际化模式并且对出口的影响大于对ODI的影响.

稳健性检验稳健性检验的三种方式

稳健性检验的三种方式

稳健性检验检验的是实证结果是否随着参数设定的改变而发生变化,如果改变参数设定以后,结果发现符号和显著性发生了改变,说明不是robust的,需要寻找问题的所在.一般根据自己文章的具体情况选择稳健性检验:1. 从数据出发,根据不同的标准调整分类,检验结果是否依然显著;2. 从变量出发,从其他的变量替换,如:公司size可以用total assets衡量,也可以用total sales衡量;3. 从计量方法出发,可以用OLS, FIX EFFECT, GMM等来回归,看结果是否依然robust;

稳健性检验的方法是什么稳健性检验检验的是实证结果是否随着参数设定的改变而发生变化,如果改变参数设定以后,结果发现符号和显著性发生了改变,说明不是robust.

可以更换变量,或者稳健性检验加robust

面板数据稳健性检验

数据量少的话一般无须做平稳性检验. 但同时还得考虑用这些数据做什么,如果是时间序列预测,则必须做该检验

首先,不是所有的数据都需要进行平稳性检验,只有时间序列数据需要其次,这跟相关系数没关系再次,一个自变量多个自变量都可以协整分析就是回归,只不过加了道平稳性检验罢了,其余的和一般回归殊无二致.

稳健性检验检验的是实证结果是否随着参数设定的改变而发生变化,如果改变参数设定以后,结果发现符号和显著性发生了改变,说明不是robust的,需要寻找问题的所在. 一般根据自己文章的具体情况选择稳健性检验: 1. 从数据出发,根据不同的标准调整分类,检验结果是否依然显著; 2. 从变量出发,从其他的变量替换,如:公司size可以用total assets衡量,也可以用total sales衡量; 3. 从计量方法出发,可以用OLS, FIX EFFECT, GMM等来回归,看结果是否依然robust;