※ 引述《chiamy (期待。。。)》之銘言： : 請問高手..... : 我的論文迴歸：Y=a + bX1 + cX1*D + year fixed effects + industry fined effects : 跑出來的a, b, c三個係數都很顯著，但是adj. R2超低....只有1% : 口試委員說這有問題，但我們還沒討論出是什麼問題（VIF都很低，沒有共線度問題） : 請問有人知道是有什麼問題嗎？ : 謝謝！ ※ 引述《chiamy (期待。。。)》之銘言： : 請問高手..... : 我的論文迴歸：Y=a + bX1 + cX1*D + year fixed effects + industry fined effects : 跑出來的a, b, c三個係數都很顯著，但是adj. R2超低....只有1% : 口試委員說這有問題，但我們還沒討論出是什麼問題（VIF都很低，沒有共線度問題） : 請問有人知道是有什麼問題嗎？ : 謝謝！ 就我個人的意見參考一下 我覺得你的模型真正的解釋變數只有一個(ie.X1) 而你多加了交乘項X1*D，這項本來就和X1的共線性本來就很高了。 假設模型如下: Y=a+b*X1---model(0)~pool ols Y=a+b*X1+industry fined effect---model(1)~fixed effects Y=a+b*X1+c*(X1*D)+industry fined effect---model(2)~add a new variable Y=a+b*X1+c*(X1*D)+year dummy variables+industry fined effect---model(3)~add year effects 分成這些模型來看，就可以了解你論文中比較重要的變數應該是X1， 我懷疑你可能模型有跑錯。 假若Model(0)的R^2沒有很高，控制了industry fined effects仍然是如此， 那麼剩下能提高R^2就只剩下year dummy variables。 你的X1若有一個理論基礎說明，X1和Y之間存在著因果關係， 那麼R^2低也不成問題。以這樣的角度來說服口試委員應該是蠻有效果的， 再不成，你就去找幾篇經濟實證的文章來反駁他們，重點是你要有自信，你的迴歸是有 意義的，這樣R^2的高低就不是那麼重要了。(但前提你的模型沒跑錯) 假設你真的能找到更多的解釋變數，那R^2當然會提高，但效果也不會比加入industry和 year effects好。(以R^2的層面來看) 個人認為，重點是在於你要先確定你所用的模型是否正確，想要解釋什麼現象和迴歸的結 果是否吻合，再參考文獻有什麼變數是可以放進去當控制變數的。這樣子可能才能找出真 正的原因，當然也可以大力的說服你的口委老師，好讓你順利過關。 有時間可以參考一下 Stock, James H. and Mark W. Watson, Introduction to econometrics 和你比較有關的應該是Panel data 那章。 有錯請指正。 --

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