SPSS的线性回归分析和Eviews的线性回归分析为什么差别那么大?
Eviews的线性回归分析需要单位根检验、什么格兰杰原因,而SPSS直接来个回归就搞定了。一个复杂,一个简单,为什么它们差距那么大?为什么一个要单位根检验什么的,而SPS...
Eviews的线性回归分析需要单位根检验、什么格兰杰原因,而SPSS直接来个回归就搞定了。一个复杂,一个简单,为什么它们差距那么大?为什么一个要单位根检验什么的,而SPSS不要?
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没用过spss,但理论上无论用什么做时间序列回归的时候都要检验单位根(unit root test)。
单位根会影响回归系数的有效性,若存在单位根且直接进行回归,会得出虚假回归,所有的系数会远比正常情况更显著,也就是容易得出两个毫无关系的变量有关系的结论,若检验处单位根,需要进行进一步的协整检验,若不存在协整,则取差分至所有变量没有单位根为止,若有协整,则需要用误差修正模型回归。
至于格兰杰因果关系测试,只是回归的一个统计量,若显著,则表明在数据上变量间有因果关系,但这个因果关系与现实的不完全一样,因此这个测试也饱受争议。
单位根会影响回归系数的有效性,若存在单位根且直接进行回归,会得出虚假回归,所有的系数会远比正常情况更显著,也就是容易得出两个毫无关系的变量有关系的结论,若检验处单位根,需要进行进一步的协整检验,若不存在协整,则取差分至所有变量没有单位根为止,若有协整,则需要用误差修正模型回归。
至于格兰杰因果关系测试,只是回归的一个统计量,若显著,则表明在数据上变量间有因果关系,但这个因果关系与现实的不完全一样,因此这个测试也饱受争议。
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