Eviews假回归代做数据分析


假回归:

把毫无联系的一些变量进行回归,而求得的回归系数却能通过统计显著性检验,即拒绝回归系数为零的零假设; 算出的可决系数R2值又比较高。这种回归就是著名的假回归。把变量间原本不存在的联系却分析成具有统计上的因果关系,这是毫无意义的。

出现这种假回归,是与非平稳过程有关。格兰杰和纽博尔德模拟了对独立随机游动和单整移动平均过程这些非平稳过程进行的回归,出现假回归的机会达到64至96%,同时这些假回归中的DW (DubinWatson)统计量都很低,即有很高的自相关,而对上述随机游动和单整移动平均过程都经过一次差分而成为平稳过程后进行的回归,则出现假回归的机会就只有2至12%,而且自相关很低。

菲利普斯对上述非平稳过程的结果作出了理论阐述。他取下列回归模型

yt=β01xt+ut,t=1,2,…,n (1)

式中yt和xt两者是互不联系的独立随机游动:

yt=yt-1+vt (2)

xt=xt-1t (3)

菲利普斯用渐近理论证明了与 (1)式相联系的 “学 生”t值当样本容量n→∞时,实际上是发散的。因此 当采用t检验时,样本容量越大,零假设被拒绝的概率 越大。他同时又证明了DW统计量d依概率收敛于 零;而可决系数R2具有非退化极限分布。因此,在假 回归中会见到很小的d值和适当大的R2值。

为避免出现假回归,须把非平稳过程转化为平稳 过程。例如取差分、取对数以及把一些单整序列通过某 种Eprime成协整序列。

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