从目前情况来看,处理内生性问题的经典方法,例如工具变量法、面板数据的固定效应法、倍差法、断点回归法等,对残差项的处理基本都是一种“绕着走”的思路,没有直接去探究“残差项”这个黑盒里面到底包含什么内容。 是否打开“残差项”这个黑盒与研究定位有很大关系。如果我们的研究定位是“验证大佬们的理论”,死心塌...
为了将牛市和熊市的或者其他动量信息剥离掉,我们自然想到“残差项”,残差项就是在个股收益率被市场风格因子剔除掉的部分,比如CAPM中的残差项。 Yeo and Papanicolaou (2017)也做过对残差项的均值回归。 残差项可以通过CAPM回归得到,或者风险模型得到(风险模型可能更好,因子残差项更纯) 残差项的可以理解为”超额收益...
计量经济学 名词解释 1. 残差项是指对每个样本点，样本观测值与模型估计值之间的差 值。2. 线性性，即估计量，是Y的线性组合。3.无偏性：所谓无偏性是指参数估计量的均值（期望）等于模型的参数值。4.有效性（最小方差性）：即在所有线性无偏估计量中，普通最小二乘估计量，具有最小方差。5.异方差性：在...
把误差项(特质收益率)做成价格的做法类似于把误差项累计求和(对数收益率求和为累计收益率),那么独立正态分布的随机变量的求和序列是随机游走的,似乎和均值回复的特征相矛盾。 但是现实是:截面定价的残差项(不再是理论上的误差项)彼此并不是独立的,而是存在序列相关性,此相关性来源于被解释变量也就是个股收益率在...
解析 随机扰动项即随机误差项,是一个随机变量,是针对总体回归函数而言的,残差项是针对样本回归函数而言的。随机误差项表示自变量之外其他变量对因变量产生的影响,是不可观察的的,通常要对其给出一定的假设。残差项是指因变量实际观测值与样本回归函数计算的估计值之间的偏差,是可以观测的。
本文将围绕残差项作为因变量的问题展开讨论。首先介绍残差项的概念,探讨其在统计学中的重要性。接着分析残差项作为因变量所面临的问题,包括可能存在的偏差和误导性。最后,针对这些问题提出解决方法,并对其进行具体的分析和讨论。通过对残差项作为因变量的解决方法的深入研究,希望能够为相关领域的研究者和实践者提供一定...
解析 定义:在总体回归函数中,被解释变量个别值 与条件期望 的偏差是随机扰动项 。在样本回归函数在,被解释变量个别值 与样本条件均值的偏差是残差项 区别:总体回归函数中的随机误差项是不可以直接观测出来的;而样本回归函数中的残差项是只要估计出样本回归的参数就可以计算的数值。
残差项是指在回归分析中，观测值与根据模型预测的值之间的差值。简单来说，当我们将因变量和自变量之间的关系用数学模型表示时，实际观测到的因变量值与模型预测的值之间的差距就被称为残差项。在回归分析中，模型通常被用来预测或解释因变量（目标变量）的值，基于已知的自变量（解释变量）。然而，由于...
在分析了一个在实证会计和金融研究中常见的步骤:研究者使用OLS将因变量分解成它的预测值和残差余项,并将得到的残差用作第二阶段回归中的因变量。这个两步法步骤常常用于分析一些在会计研究中比较重要的变量的决定因素,如可自由支配的应计利润、盈余管理(社群有一些code可参考)、投资效率和可自由支配帐面税差额等。
正常的残差图 当然还有一些异常的残差图: 误差随着纵坐标的增加而增加 误差随着纵坐标的增加而减少 误差中间大,两端小 回归函数可能非线性,或者误差相关或者漏掉重要的自变量 回归函数可能非线性 2.3 残差诊断的思路 如果残差图中显示非线性,可适当增加自变量的二次项或者交叉项。具体问题具体分析。