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時間整合在迴歸分析上之應用

By 賈容

Abstract

[[abstract]]在進行時間數列分析前,研究人員常常需要決定應該使用何種資料頻率較為適當。為了能夠擁有較多的樣本觀測值,通常試著使用頻率較高的時間數列資料來作分析。然而,所獲得的研究資料其期間範圍和頻率經常是不相同的。常用的作法是將各資料的時間間隔依照其資料的特性(流量或存量變數)分別利用加總或採系統抽樣的方式轉換成相同頻率的資料。因此,資料經由多種不同的方法加以整合後,是否會影響我們的研究結果,這將是一個值得探討的重要議題。本計畫擬將資料分成流量變數和存量變數。流量變數通常是由相同時間間隔的資料加總而得的,而存量變數則是藉由多期資料的平均或是來自於系統抽樣。另一方面,也考慮了多期資料相乘積所得的乘法型變數。Levy 等人(2001)證明當一個變數為相加型而另一個變數為乘法型時,兩變數間之相關性會隨著時間間隔的增加而呈現單調遞減的現象;若是時間間隔趨近無窮大,則其相關係數將會趨近於零。本計畫則同時探討其他變數型態之相關性的影響,並探討用來分析資料的時間間隔長短對於迴歸分析之係數的影響效果。然而,我們用來配適回歸模型所使用的解釋變數通常都超過一個以上,因此也推廣到複回歸分析的架構上來探討。另外也將利用財務上的例子來說明此議題之重要性

Topics: 時間間隔, 相關係數, 迴歸係數, 偏迴歸係數
Year: 2009
OAI identifier: oai:http://ir.lib.pccu.edu.tw/:987654321/2155
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