计量经济学-单变量回归与多变量回归

1)看了很多期刊论文，一般的范式都是进行多元线性回归，我注意到很多文章都会先进行单变量回归分析，如果一个模型需要考虑很多变量，或者说控制很多变量，那么进行单变量分析的意义和目的是什么，看了伍德里奇的计量经济学，在需要控制很多变量的情况下，如果仅仅进行单变量回归，其系数符号都有可能是错误的，那么为什么要进行单变量分析呢？

2)  在做单变量回归的时候,需不需要先做散点图或者残差图的分析?如果残差无规律时,即便遗漏了控制变量,单变量分析分析也是有意义的?

3) 在大样本下,即便遗漏了许多控制变量,单变量分析也是有意义的?

4)看了一些期刊论文, 一些作者是逐步加入解释变量的, 最后给了一个包含所有解释变量和控制变量的回归方程,请问,在解释某个解释变量对被解释变量的影响时,能用之前的单变量+控制变量(但是遗漏了另外一些解释变量和控制变量)的回归方程来解释吗?

5)有没有一些情况,被解释变量是一样的,但根据不同的目的,加入不同的控制变量?

1）进行单变量回归是一种探索性的分析。“从简单到复杂”是经典计量经济建模导向原则，但是Hendry的“从复杂到简单”的约化建模方法已经对此进行了修正。
2）正确。相当于进行简单相关分析（作用相当于计算Pearson相关系数）。
3）如果遗漏了重要变量，不管样本多大，也无法避免参数估计的非一致性。
4）不行。原因同3）
5）可以。前提是主要的解释变量不能遗漏。

希望更多的同学来讨论下

有收获，谢谢

多变量分为回归有人做吗？多变量比单变量会有什么优势？