加入新的解释变量后其余变量都不显著了，是什么原因

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1，被解释变量是真实GDP增长率，解释变量包括国内投资，**支出，FDI，进出口总额，人力资本，结果人力资本的系数是负的，而且不小，-7点多，并且在1%的显著水平下。别人做出来怎么都能保证是正的？是什么原因？我也是按照别人的方法选取的指标。
2，在加入新的解释变量后，原来显著的变量全部变得不显著，拟合优度倒是有上升，但是也不是很明显，显著的变量只剩下新加入的解释变量了，这又是为什么？应该不是多重共线性问题吧。我用误差修正后，依然还是不显著。

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关键词：是什么原因 解释变量 多重共线性问题 GDP增长率 多重共线性 解释 变量

可能是共线性导致的

同问！！！！！！！！

会影响无偏(unbise)的因素，就会让你的系数估计出问题，例如：遗漏重要变量，解释变量内生性，忽略结构改变。
会影响最佳(best, 方差最小)的因素，就会使统计量变成不显著，其中，模型中加入无关的解释变量就会产生这种情况。

yenfeng1 发表于 2013-5-21 17:12
会影响无偏(unbise)的因素，就会让你的系数估计出问题，例如：遗漏重要变量，解释变量内生性，忽略结构改变 ...

求详细解答下

rui1014 发表于 2015-3-10 09:25
求详细解答下

因为回归分析假设残差项的平均数为零、方差为固定数、协方差为零(无自相关)和服从常态分布。当遗漏重要变数，解释变量内生性会使残差项不具这样的性质，造成OLS估计失去无偏性。
模型加入无关的解释变数，会使标准误变大，而使 t 值变小，就有可能使 t 检定的结果不显著。

yenfeng1 发表于 2015-3-10 21:03
因为回归分析假设残差项的平均数为零、方差为固定数、协方差为零(无自相关)和服从常态分布。当遗漏重要变 ...

   正解