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ols回归结果分析,OLS回归分析的作用

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什么是ols 回归？ols 回归手术前需要做哪些检查？ols、gls、fgls、wls有什么区别？这不是协整检验的结果，而是OLS 回归的结果 。3.相关性分析:回归分析是具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)的数理统计分析处理，分析？2.预测模型的建立:根据自变量和因变量的历史统计 ， 建立方程回归 分析，即回归 分析预测模型 。

1、什么是双边 分析法?什么是协整检验?什么是 ols 回归?(经济学概念双边分析无联系 。协整检验主要针对非平稳时间序列 。在非平稳序列中，变量之间的回归可能是伪回归，而协整分析则表明虽然变量是非平稳的，但可能以某种组合形式得到长期稳定的关系 。ols中文是普通的最小二乘法，通过最小化残差平方来估计参数值 。这是一种常用的参数估计方法 。双边分析法国没听说过 。协整检验是检验时间序列之间协整关系的统计检验，常见的有EngleGranger两步方法、Johansen检验等 。所谓存在协整关系，是指时间序列之间存在长期稳定的均衡状态 。Granger在1970年指出，如果不存在协整关系 ， 那么变量之间可能存在虚假回归spurious regression 。一个经典的例子是，用苏联的人口来解释美国的GDP，可以得到R 2 > 0.99 。但是，两者之间显然没有关系，因为两个时间序列不是协整的 。

2、协整检验结果说明什么?怎样 分析?这不是协整检验的结果，而是OLS 回归的结果 。再看各个变量的P值(Prob)，C和LOG(西树)以10%的置信度通过测试(即P值小于0.1)，LOG(P1)未通过测试回归R平方0 。 ， 表明76.4%的解释变量是由模型变量解释的 。对数(P1)系数的p值太大 。如果p1不重要，日志(P1)应该被消除，否则应该重建模型 。1.协整的定义检验:非平稳序列很可能出现pseudo 回归，协整的意义是检验其回归方程所描述的因果关系是否为pseudo 回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系 。

二、基本思想:20世纪80年代，Engle和Granger提出了协整的概念，指出两个或两个以上非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的，也可能是低阶简单的 。虽然有些时间序列不是平稳的，但它们的线性组合是平稳的 。如果非平稳时间序列的线性组合是稳定的，这种组合反映了变量之间长期稳定的比例关系，称为协整关系 。

3、 ols、gls、fgls、wls的区别是什么?ols(ordinaryleastsquares)、GLS(generalizedleastsquares)、FGLS(可行广义最小二乘)和WLS(weightedleastsquares)都是线性的回归/ -2/，它们的区别如下:ols:最小二乘法，即以拟合值与观测值的残差平方和最小为目标函数 ， 得到最小二乘估计值 。
【ols回归结果分析,OLS回归分析的作用】
GLS:广义最小二乘法是OLS的扩展 ， 允许误差项之间存在相关性和异方差性，使得OLS假设不再必然成立 。GLS的难点在于如何求误差项协方差矩阵的逆矩阵，通常需要矩阵分解(如乔莱斯基分解) 。FGLS:可行的广义最小二乘法 ， 是GLS的一个变种 ， 当面临计算困难时，提供了一个粗略但可行的解决方案 。FGLS首先由OLS得到残差平方和，然后推导出误差项方差的估计值，再将OLS得到的估计符号系数带入GLS公式，得到系数的相合估计 。
4、 ols 回归操作之前需要什么检验? ols测试一般包括经济显著性测试、计量经济学测试和预测性测试 。第一类参数估计值的可靠性包括拟合优度检验、变量显著性检验、方程显著性检验等 。经济显著性检验:需要检验模型是否符合经济显著性，检验得到的符号、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论拟定的期望值一致 。计量经济学检验:计量经济学检验考察模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差检验、解释变量的多重共线性检验等 。
如果预测的具体目标是下一年的销售量，那么销售量y就是因变量 。通过市场调研和查阅数据，可以找到相关的影响因素，即自变量，并从中选出主要影响因素 ， 2.预测模型的建立:根据自变量和因变量的历史统计 ， 建立方程回归 分析，即回归 分析预测模型 。3.相关性分析:回归分析是具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)的数理统计分析处理 。

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