wald检验_笔记:分位数回归斜率相等性检验(Wald检验)
首先我并不是統計學、數學類專業的,對很多統計模型搞不明白的,下文所寫也僅是學渣的學習筆記吧,都是些基礎操作,希望能幫到忙吧。
從畢業論文角度出發的分位數回歸模型分享:
我是一個文科類、經濟類的專業,我的畢業論文選擇的是面板分位數回歸模型。這個模型其實跟普通OLS差不多,但這個模型的逼格感覺比OLS高很多。我覺得類似于我專業的本科畢業論文用分位數回歸模型還是很香的。
關于這個回歸辦法直接在網上能找到很多學習資料的,我也是在寫論文時從零開始學習這個模型的。下面這個推文就很好用,包含了最基礎的分位數回歸的stata代碼。
計量專欄(三十七)-分位數回歸(Quantile Regression)?mp.weixin.qq.com還有可以康康張曉峒教授的分位數回歸講義,很行的這個講義,包含了各種檢驗以及eviews軟件操作步驟
3-分位數回歸.doc?max.book118.com文章實證框架可以參考:
1、變量選擇
包含單位根檢驗和描述性統計分析
2、模型選擇
包含混合效應模型、隨機效應模型和固定效應模型的選擇,很多文獻使用豪斯曼檢驗進行檢驗,搜搜相關文獻學一學就成
3、實證部分
包含95%置信區間曲線圖、實證分析等
因為我的文章著重得到“差異”這樣的結論,所以做了斜率相等性檢驗。有的文章還做了斜率對稱性檢驗,可以看看張曉峒教授的講義。
至于為什么做斜率相等檢驗,可以看看學霸給我文章的批注。一開始我也是似懂非懂,看了其他文章就能明白一些啦,也叫Wald檢驗。
4、穩健性檢驗
關于穩健性檢驗有很多種辦法,比如替換變量呀,換方法實證呀,很多,自己搜搜論壇就行
斜率相等性檢驗(Wald檢驗)的操作。
stata可以做斜率相等性檢驗,但是給出的結果很簡單,并沒有給出wald統計量(還有stata也不能給出LM, LR這些統計量)。命令可以參考:
sqreg y x1 x2, quantiles(.25 .75) test [q25]x1 = [q75]x1stata給出的結果很奇怪,比如我 test [q0.1=q0.2=q0.3=q0.4]:x1 返回了結果是q0.1-q0.2的、q0.1-q0.3的、q0.1-q0.4的結果。
我文章采用eviews做這個檢驗,當時在找資料時就發現特別少,大多都是領到門口,怎么進還得自己摸索。所以我才想寫下這個分享的。
1、我看到經管之家那個論壇上有人說eviews不能做面板分位數回歸的,我用的7.2版本,其實是可以,只要導入數據的時候選擇panel數據即可,但是每次只能做一個分位點,相比之下,還是stata一下子出所有結果方便點。導入數據可以參考下面的操作,使用excel炒雞簡單的
【視頻操作】面板數據輸入 -《手把手教你EViews軟件操作與案例分析》系列30?mp.weixin.qq.com期間鬧了一個笑話:我前面沒考慮做斜率相等性檢驗用的都是stata, 是不用自己加c常數項的,到了最后被批注需要做這個檢驗才用起了eviews, 一開始沒加c這個常數項就回歸,發現eviews回歸的結果跟stata的大不一樣,然后我慌了。搗鼓了很久才知道自己沒加常數項,因此我在經管上搜為什么就發現了有人說eviews不能做面板分位數回歸。其實兩個軟件的回歸結果是差不多的,操作正確即可。帶上這個話題#eviews和stata的分位數回歸結果不一樣,有可能是因為eviews回歸沒加上c常數項#
2、做完分位數回歸之后,選擇view - quantile process - Slope Equality Test
(1)默認方式填數字n,則會輸出1/n, 2/n, ......, (n-1)/n分位數的比較
(2)選擇user-specified quantiles時,填寫 0.1 0.2 0.3 0.4 (中間有空格)則會返回0.1 0.2、0.2 0.3、0.3 0.4這三個比較結果。結果如下:
可以看到specification是整個回歸的式子3、另外我有個疑問,斜率相等性檢驗出來的Wald統計量的是一整個方程,而不是單純一個變量,除非是一元的。我看到有幾篇碩論的模型是多元的,在Wald檢驗的時候給出的結果是一個一個變量回歸之后檢驗,(而且還直接貼eviews回歸結果的圖片,一般是自己整理結果的,不會直接貼圖)可以看下圖,它的回歸信息表頭specification分明就是一元回歸,這個文章分別做了兩個變量的斜率相等性檢驗,都是用這樣的一元回歸辦法去得到兩個變量各自的Wald統計量,我的直覺告訴我這個是錯的,因為分位數回歸得到的是一簇直線,斜率相等性檢驗是這些直線之間的斜率比較,所以應該是整個回歸方程啊,哪有一個一個回歸的。如果有大佬可以解釋是對是錯就更好了!
我最后的結果是整理成類似于下面這樣的表格,表示的是所有變量回歸結果的,如果看單個變量的,我覺得應該是看結果中變量最后面的p值。
寫在后面:
一個小小雙非本科生的畢業論文被指導老師撈了起來,經過半個月的改裝終于去投了,就不知道能不能中了,但也算了解到這淌水有多深了。整個修改過程中很感恩有人帶著,仔細地幫我批改訂正,當然也發生了在我看來是不愉快的矛盾。對比自己畢業論文的稿子,確實是有收獲的,還是很感恩的。
學霸每次給我的批注反饋都很快,我修改一次卻要一個星期總結
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