逐步回归的疑惑

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老师您好。

我刚刚听完了逐步回归这堂课。我自己也用自己的数据做了一次。现在出现下面的问题。

通过list of search regressors，我的模型新加入了6个不同的变量。但是这 6个不同的变量，有的是错误的符号（比如说应该是正号的但是是负号）而且显著；有的是我期望的符号，但是不显著。请问在这种情况下，我应该怎么做选择？ 只选择有正确的符号而且显著的变量进入模型么？

我尝试着选择了一个有正确的符号而且显著的变量进入模型，删除了其余5个，现在的问题又来了，这个变量进如模型之后竟然改变符号也不再显著了，请问老师这是怎么回事情，我应该再怎么做呢？

谢谢您了！

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关键词：逐步回归 regress search ARCH list 逐步回归

这里涉及一个很基本的问题：到底是理论错了，还是实证错了？换言之，你是让理论说话还是让数据说话？
如果是后者，你应该认真确认你的实证分析过程是否足够可信，如果是的话，就应该进一步考虑理论分析部分是否合理？你在理论分析部分所依据的假设条件是否与数据特征一致，或者说在何种条件下，你在理论分析部分预期的那些符号才会出现。
总之，理论和实证这两个环节中，任何有一个出问题都可能导致你帖子里提出的现象，关键在于你要确认问题的根源所在。

谢谢老师的回复。 接连两天都在重复测试这个模型，应该说理论是没有错的，只好重新回去找数据的问题，这6个变量同属一组数据来源，因为数据不是很精确，估计这是主要的原因了。没有办法，估计只好放弃了。

再次感谢了。