在做计量时,究竟该如何选取变量?

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做实证的文章,在选取变量时,经常是先看看相关的文献中一般都把哪些变量加入,根据理论上加入一些,再根据经验上加入一些,但最后进行计量时,这些变量混合在一起,有些显著有些不显著,有些变量加入后导致原来显著的变量变得不显著,或者是正好相反,在这种情况下,究竟该如何选择变量呢?还是尽量使重点关注的变量显著就行?

最近比较头疼这个问题,以前写一些实证的文章,到最后感觉就是尽量使自己关注的变量显著,觉得不靠谱啊...

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关键词：不靠谱 在一起 文章 如何

你所提到的这个问题的确很让人头疼，特别是经济变量更是如此。很多都有共线性的，顾此失彼的很难处理。希望论坛里的高手多多指教！

个人觉得伍德里奇的导论说得很清楚，楼主可以参考下，简要来说，伍德里奇认为有两点：
1、多重共线性问题不重要，只要不是完全共线性，可以忽略，解释变量之间必然是有一定联系的，不然也用不着多元回归了。
2、关注重要变量是否显著，若是其他解释变量不重要，显不显著问题不大，比如截距项。当然，一般来说，模型的大部分解释变量肯定都是显著的，不然模型构建怕是有问题。

受教了啊。

惊奇的发现，今天论坛热帖中的《陆铭说审稿》解释了这个问题：
在我看过的中文杂志的
审稿报告中，另一个常常出现的错误是，审稿人提出作者的解释变量之间存在共线性。其实，
如果解释变量完全没有共线性，那么，就不需要多元回归技术来分析问题了，遗漏变量问题
也就不是问题了。当然，高度相关的解释变量同时放在模型里，会使各变量的系数出现不显
著的情况，这时，请不要轻易丢掉其中的一个（或几个），否则，当你这样做时，虽然剩下
的变量系数显著了，但它的系数却可能存在估计偏误，因为，你把与它相关的变量放到模型
的残差项里去了。通过减少解释变量的个数来增强模型中解释变量的显著性，这只能在问题
足够重要、样本又非常小，而且作者只关心系数的方向时才可以，不过，现在这很难成为让
人接受的理由。

aolei 发表于 2011-8-29 19:15
惊奇的发现，今天论坛热帖中的《陆铭说审稿》解释了这个问题：
在我看过的中文杂志的
审稿报告中，另一个 ...

太感谢了啊~字数字数字数

summerwin 发表于 2011-8-30 16:47
太感谢了啊~字数字数字数

字数？？？

看看这一章
Chapter6-Specification- Choosing the Independent Variables

学习了。。。

蓝色 发表于 2011-8-30 17:05
看看这一章
Chapter6-Specification- Choosing the Independent Variables

请问作者是谁啊？