什么是稳健性检验

稳健性检验的方法是什么
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。下面是学习啦小编为您带来稳健性检验的方法，欢迎阅读。
稳健性检验的方法
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。
稳健性检验目的
为了确定没有随机趋势或确定趋势，否则将会产生“伪回归”问题。伪回归是说，有时数据的高度相关仅仅是因为二者同时随时间有向上或向下的变动趋势,
并没有真正联系。这样数据中的趋势项,季节项等无法消除,
从而在残差分析中无法准确进行分析
平稳性检验的方法可以用pdf检验,
依据模型趋势可以选择3种模型
消除趋势可以用差分法(比如一阶)模型也只有通过平稳性检验才有统计分析的意义。
会计的稳健性
会计稳健性作为一项重要的会计信息质量要求，却经常受到资本市场规制者、准则制定者和实务工作者的批评，理论界对会计稳健性的认识似乎也非常有限。有鉴于此，为了深入理解会计稳健性，笔者首先对会计稳健性的概念进行梳理，着重分析了条件稳健性和非条件稳健性。接着。从契约经济激励、法律和政治制度等方面，对会计稳健性的产生原因进行解读。最后，对会计稳健性的几种重要的测度方法进行了描述，并对最新进展给予了关注。
稳健性原则
稳健性原则是企业会计核算中运用的一项重要原则，《企业会计制度》和已发布的具体会计准则充分体现了这一原则。稳健性原则又称谨慎性原则，是指在处理企业不确定的经济业务时，应持谨慎的态度。也就是说，凡是可以预见的损失和费用都应予以记录和确认，而没有十足把握的收入则不能予以确认和入帐。在市场经济条件下，企业不可避免地会遇到风险，实施谨慎原则，就能在风险实际发生之前化解风险，并防范风险，有利于企业做出正确的经营决策，有利于保护所有者和债权人的利益、提高企业在市场上的竞争力。

是的。
稳健性检验为了验证模型设定的合理性和实证结果的稳健性。
实证分析结果显示， 地区法治环境的改善的确对出口和ODI都有显著的正向影响。较好的地区法治环境是所以地在出口或ODI上的一个比较优势 显著地影响了的国际化模式 并且对出口的影响大于对ODI的影响。

感觉近几年的文献，都特别重视稳健性检验，稳健性简单来说就是，当我们通过什么实证模型或者其他研究设计得出一个结论时，需要通过一系列方法来验证所得的结论是否可靠。当我们改变了一些条件或者假设之后，发现所得结论依然不变，那么我们的结论就是稳健的，反之，所得结论有待商榷，我们需要找出使结论发生改变的原因并对其进行解释。
那么很多人对稳健性傻傻分不清楚并不是因为稳健性分析很难做，而是不确定应该怎么做，因为目前关于如何做稳健性检验并没有统一的标准，也没有一个明确的说明，规定我们到底应该要从哪些角度去做稳健性检验。
所以，我们看到的每一篇文献呢，都是根据自己的研究目的不同，稳健性检验的角度也会大不相同。比如当你的文章着重于研究方法的设计时，稳健性检验则应该更多关注于研究方法成立的前提条件和假设；而当你的文章是注重数据处理时，则应该更多的关注于数据本身的稳健性。那么我这里就结合之前的那篇文献，讲一下比较常见的稳健性分析。
首先，最常见也是最简单的稳健性检验是补充变量法：就是通过增加或者减少部分控制变量，或者说是加入遗漏变量，来证明模型里面的主要解释变量，其回归系数正负性以及显著性一致，这里注意的是，不必关注系数大小，因为不同模型系数大小是没有可比性的，补充变量也还可以补充虚拟变量，比如固定模型比较常见的是加入时间或者个体的虚拟变量。
第二种常见的就是替换变量法，比如我们要研究a对b的影响，其中a既可以用a1变量的数据来衡量，也可以用a2变量的数据来衡量，两种变量都可以在一定程度上代表a这个意思，那么我们就可以互相替换，互做稳健性，但是要用一样的模型方法。
第三种呢，就是改变样本容量，也就是对数据集进行变化，比如说缩尾处理，还有比如取对数来改变样本数据，或者在年份或者个体方面，扩增样本容积，或者选择一个有代表性的子样本数据集进行分析，这都算对样本容量或者数据集的改变。
第四种呢，是改变模型，比如针对内生性问题，加入滞后变量，改变模型设置，或者换一个模型也行，比如工具变量法或者动态gmm，就是经常跟固定效应模型互做稳健性。
稳健性分析，这类分析说到底就是为了证明主要回归结果的稳健，实证结果哪一方面容易被质疑，就对应采取方法做一个稳健性分析，经常有同学问我，做出来不稳健怎么办啊，那就换一种方法做呀，对不对，绝对不能搬起石头砸自己的脚呀

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；

协整检验和稳健性检验不一样一样。协整检验的目的是决定一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系。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。

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