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a淡淡小雨
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happppylee

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稳健性检验考察的是评价方法和指标解释能力的强壮性,也就是当改变某些参数时,评价方法和指标是否仍然对评价结果保持一个比较一致、稳定的解释。

通俗些,就是改变某个特定的参数,进行重复的实验,来观察实证结果是否随着参数设定的改变而发生变化,如果改变参数设定以后,结果发现符号和显著性发生了改变,说明不是稳健性的,需要寻找问题的所在。

稳健性一词第一次出现在Box(1953)的文章中,这篇文章检验了均值和方差的假设,指出方差对偏离正态性的检验是不稳健的,均值的检验是稳健的。

扩展资料

一般根据自己文章的具体情况选择稳健性检验。

1、从数据出发,根据不同的标准调整分类,检验结果是否依然显著;

2、从变量出发,从其他的变量替换,如:公司size可以用totalassets衡量,也可以用totalsales衡量;

3、从计量方法出发,可以用OLS,FIXEFFECT,GMM等来回归,看结果是否依然robust。

稳健性设计最早的研究始于二战后的日本,田口玄一博士于1950年至1958年期间,创立的三次设计法(ThreeStageDesign)奠定了稳健性设计的理论基础。

参考资料来源:百度百科-稳健性检验

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昏昏头了

稳健性检验检验的是实证结果是否随着参数设定的改变而发生变化,如果改变参数设定以后,结果发现符号和显著性发生了改变,说明不是robust的,需要寻找问题的所在。一般根据自己文章的具体情况选择稳健性检验:1. 从数据出发,根据不同的标准调整分类,检验结果是否依然显著;2. 从变量出发,从其他的变量替换,如:公司size可以用total assets衡量,也可以用total sales衡量;3. 从计量方法出发,可以用OLS, FIX EFFECT, GMM等来回归,看结果是否依然robust;

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Crystallam88

稳健性检验检验的是实证结果是否随着参数设定的改变而发生变化,如果改变参数设定以后,结果发现符号和显著性发生了改变,说明不是robust的,需要寻找问题的所在。一般根据自己文章的具体情况选择稳健性检验:1. 从数据出发,根据不同的标准调整分类,检验结果是否依然显著;2. 从变量出发,从其他的变量替换,如:公司size可以用total assets衡量,也可以用total sales衡量;3. 从计量方法出发,可以用OLS, FIX EFFECT, GMM等来回归,看结果是否依然robust;具体而言:常见的稳健性检验方法:作者:连玉君链接:来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。3. 变量替换法在我们进行分析时,常常会选择自己最熟悉或者偏好的方法测量一个变量,而实际上一个变量的测量方法有很多种,我们根据以往文献研究或者依照自己数据可获得性选择的测量方法往往无法保证结论的可靠性。因此,在文献中,作者都会将变量替换法作为稳健性检验的方法之一,而在我们的统计中,变量替换法更是稳居检验角度第一名。变量替换法包括:替换因变量,替换主要自变量以及放宽变量条件。4. 补充变量法在上文讲述稳健性检验时,我们曾举到一个例子,当探讨政权的更替对于经济发展的影响时,我们会产生遗漏变量的问题,而遗漏变量问题是我们大多数研究中都会遇到的问题,我们只能尽可能多的在模型中加入我们能想到的以及之前文献研究过的对我们结果可能产生影响的变量。 因此,控制变量法和之前的变量替换法几乎成为每篇文献中都会使用到的稳健性检验方法。5. 分样本回归法由于不同的样本对于所得的结果具有不同的敏感性,因为在稳健性检验时,也常常进行分样本回归,常见的分类方法用按照人口规模分类,按照地理位置分类,按照城乡分类,按照性别不同分类等等。6. 调整样本期当我们在所得的整个数据集范围内进行分析时,常常会发现改变不同的时间段,得到的结论可能会完全不同。也许某一结论在某一时间段内得到的结果符合我们的预期,而当我们往后退 10 年,或者往前推 10 年再次回归,就会发现得到的结论完全不同!因此,选择正确的研究时间段也显得十分重要。在稳健性检验中,我们可以通过扩宽时间长度或者缩短时间长度来检验我们的结论。7. 改变样本容量法当我们选择好了时间之后,同时也要确定我们的样本是否最能体现我们所研究的问题,同时样本中有没有极端值会影响我们的结果。因此,在稳健性检验中,我们需要将个别离群值剔除,或者在样本中选择最适合我们研究目的样本 来检验我们的结论是否依然稳健。

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