处理金融数据为什么要对数化

1. 处理金融数据为什么要对数化

大量的金融数据都是非线性的，数学上多数都是指数型函数，因此，进行对数化分析也是正常的。

2. 为什么很多经济分析中都要对数据进行对数化处理？

取对数作用主要有：
1. 缩小数据的绝对数值，方便计算。例如，每个数据项的值都很大，许多这样的值进行计算可能对超过常用数据类型的取值范围，这时取对数，就把数值缩小了，例如TF-IDF计算时，由于在大规模语料库中，很多词的频率是非常大的数字。
2. 取对数后，可以将乘法计算转换称加法计算。
3. 某些情况下，在数据的整个值域中的在不同区间的差异带来的影响不同。例如，中文分词的mmseg算法，计算语素自由度时候就取了对数，这是因为，如果某两个字的频率分别都是500，频率和为1000，另外两个字的频率分别为200和800，如果单纯比较频率和都是相等的，但是取对数后，log500=2.69897, log200=2.30103, log800=2.90308 这时候前者为2log500=5.39794, 后者为log200+log800=5.20411，这时前者的和更大，取前者。因为前面两个词频率都是500,可见都比较常见。后面有个词频是200,说明不太常见，所以选择前者。
从log函数的图像可以看到，自变量x的值越小，函数值y的变化越快，还是前面的例子，同样是相差了300,但log500-log200>log800-log500，因为前面一对的比后面一对更小。
也就是说，对数值小的部分差异的敏感程度比数值大的部分的差异敏感程度更高。这也是符合生活常识的，例如对于价格，买个家电，如果价格相差几百元能够很大程度影响你决策，但是你买汽车时相差几百元你会忽略不计了。
4. 取对数之后不会改变数据的性质和相关关系，但压缩了变量的尺度，例如800/200=4, 但log800/log200=1.2616，数据更加平稳，也消弱了模型的共线性、异方差性等。
5. 所得到的数据易消除异方差问题。

3. 为什么很多经济分析中都要对数据进行对数化处理

取对数作用主要有：
1. 缩小数据的绝对数值，方便计算。例如，每个数据项的值都很大，许多这样的值进行计算可能对超过常用数据类型的取值范围，这时取对数，就把数值缩小了，例如TF-IDF计算时，由于在大规模语料库中，很多词的频率是非常大的数字。

2. 取对数后，可以将乘法计算转换称加法计算。

3. 某些情况下，在数据的整个值域中的在不同区间的差异带来的影响不同。例如，中文分词的mmseg算法，计算语素自由度时候就取了对数，这是因为，如果某两个字的频率分别都是500，频率和为1000，另外两个字的频率分别为200和800，如果单纯比较频率和都是相等的，但是取对数后，log500=2.69897, log200=2.30103, log800=2.90308 这时候前者为2log500=5.39794, 后者为log200+log800=5.20411，这时前者的和更大，取前者。因为前面两个词频率都是500,可见都比较常见。后面有个词频是200,说明不太常见，所以选择前者。

从log函数的图像可以看到，自变量x的值越小，函数值y的变化越快，还是前面的例子，同样是相差了300,但log500-log200>log800-log500，因为前面一对的比后面一对更小。


也就是说，对数值小的部分差异的敏感程度比数值大的部分的差异敏感程度更高。这也是符合生活常识的，例如对于价格，买个家电，如果价格相差几百元能够很大程度影响你决策，但是你买汽车时相差几百元你会忽略不计了。
4. 取对数之后不会改变数据的性质和相关关系，但压缩了变量的尺度，例如800/200=4, 但log800/log200=1.2616，数据更加平稳，也消弱了模型的共线性、异方差性等。

5. 所得到的数据易消除异方差问题。

6. 在经济学中，常取自然对数再做回归，这时回归方程为 lnY=a lnX+b ，两边同时对X求导，1/Y*(DY/DX)=a*1/X, b=(DY/DX)*(X/Y)=(DY*X)/(DX*Y)=(DY/Y)/(DX/X) 这正好是弹性的定义。

4. 用SPSS进行因子分析，数据是有关金融类的，首先要进行对数化再进行标准化处理吗

进行标准化处理，但是spss可以自己帮你完成的
专业数据分析找我做哦

5. 计量经济学中，在做实证分析的时候，为什么要对一些序列数据做对数化处理？目的及好处是什么？

变量取对数是为了消除异方差,也可减少数据的波动，系数也是弹性系数

6. 为什么基本上金融和经济学上的实证研究都要先对数据进行对数变化，很少有直接在数据上运行模型的？

兄弟，这个你就不知道了吧，对数化之后数据的数量级就缩小了，那敢情多好啊，因为金融经济数据很多都是时间序列，这种数据在处理的时候需要数据是平稳的，一般对数化后很多数据就平稳了，所以很多人都愿意这么干

7. 为什么经济里数据都要用log以后的数据？？

几个原因吧：
一方面是为了使数据平稳，或者方便处理二阶平稳，非平稳的时间序列计量起来非常麻烦。
二来，整个模型中所有变量取对数后，回归系数直接就是弹性，解释起来非常方便。
另外，就是取对数可以压缩数据规模，解决一部分数据异方差的问题，不然很多规模宏大的数据动不动十几位数字，看起来也很烦人。
最关键的是，取对数不改变数据性质。

8. 对数据取对数是什么意义

　　对取对数以后的数据进行线性回归，其前面的参数表示的就是百分比变化率(dlnx=dx/x)，也就是弹性，这是一个很好的性质哦。
　　一般来说，对各数据取对数之后不会改变数据的性质和关系，且所得到的数据易消除异方差问题；同时，取对数以后，经济变量具有弹性的含义，所以一般对变量取对数形式。