求助，Tobit，删除其中一个变量，影响很大~该不该删除

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我先用DEA测算了银行的效率值，然后用Tobit回归来分析股权结构对它的影响。变量有ser02第一大股东持股比例、ser03第一大股东性质、ser04其他法人持股比例、ser05自然人参股变量、ser06营业时长和ser07资产规模对数。这6个变量一起回归，效果很好。但如果去掉ser04，那么ser05就不显著了。或者去掉ser07，那么ser04、ser05就不显著了。这是为什么呢？
做了相关性分析，

		资产	主发起行占比	主发起行性质	其他法人持股比例	自然人股东	营业时间	资产规模自然对数
资产	Pearson 相关性	1	-.249*	.155	.260*	-.106	.625**	.461**
	显著性（双侧）		.047	.220	.038	.404	.000	.000
	平方与叉积的和	8.679	-1.043	1.809	1.040	-1.245	16.664	9.019
	协方差	.138	-.017	.029	.017	-.020	.265	.143
	N	64	64	64	64	64	64	64
主发起行占比	Pearson 相关性	-.249*	1	-.146	-.870**	-.265*	.057	-.437**
	显著性（双侧）	.047		.250	.000	.034	.656	.000
	平方与叉积的和	-1.043	2.019	-.820	-1.679	-1.502	.730	-4.125
	协方差	-.017	.032	-.013	-.027	-.024	.012	-.065
	N	64	64	64	64	64	64	64
主发起行性质	Pearson 相关性	.155	-.146	1	.226	-.142	-.152	-.064
	显著性（双侧）	.220	.250		.072	.263	.231	.614
	平方与叉积的和	1.809	-.820	15.609	1.214	-2.234	-5.424	-1.688
	协方差	.029	-.013	.248	.019	-.035	-.086	-.027
	N	64	64	64	64	64	64	64
其他法人持股比例	Pearson 相关性	.260*	-.870**	.226	1	-.072	-.006	.377**
	显著性（双侧）	.038	.000	.072		.574	.961	.002
	平方与叉积的和	1.040	-1.679	1.214	1.846	-.387	-.076	3.404
	协方差	.017	-.027	.019	.029	-.006	-.001	.054
	N	64	64	64	64	64	64	64
自然人股东	Pearson 相关性	-.106	-.265*	-.142	-.072	1	-.117	.170
	显著性（双侧）	.404	.034	.263	.574		.357	.180
	平方与叉积的和	-1.245	-1.502	-2.234	-.387	15.859	-4.221	4.494
	协方差	-.020	-.024	-.035	-.006	.252	-.067	.071
	N	64	64	64	64	64	64	64
营业时间	Pearson 相关性	.625**	.057	-.152	-.006	-.117	1	.322**
	显著性（双侧）	.000	.656	.231	.961	.357		.010
	平方与叉积的和	16.664	.730	-5.424	-.076	-4.221	81.868	19.338
	协方差	.265	.012	-.086	-.001	-.067	1.299	.307
	N	64	64	64	64	64	64	64
资产规模自然对数	Pearson 相关性	.461**	-.437**	-.064	.377**	.170	.322**	1
	显著性（双侧）	.000	.000	.614	.002	.180	.010
	平方与叉积的和	9.019	-4.125	-1.688	3.404	4.494	19.338	44.187
	协方差	.143	-.065	-.027	.054	.071	.307	.701
	N	64	64	64	64	64	64	64
*. 在 0.05 水平（双侧）上显著相关。
**.  在 .01 水平（双侧）上显著相关。

                               

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关键词：Tobit bit 该不该 pearson Tobit回归 影响

变量的增减是会影响系数的显著性的（比如逐步回归就是这么剔除变量的），剔除后显著性好的时候可能是变量存在共线性；增加后显著性好可能是原来模型有些变量没有考虑进去导致的

胖胖小龟宝 发表于 2015-4-1 09:58
变量的增减是会影响系数的显著性的（比如逐步回归就是这么剔除变量的），剔除后显著性好的时候可能是变量存 ...

那就是说，我不应该剔除ser04，ser07这个变量，就选择6个变量一起回归是吗，6个变量一起回归的结果不会存在什么问题吧

这我同学你好，我也在做类似的模型，想请问下怎样看TOBIT方程的显著性

空繁 发表于 2015-4-1 11:40
这我同学你好，我也在做类似的模型，想请问下怎样看TOBIT方程的显著性

我就看最后那列的Prob.值，小于0.05就是显著吧。应该是这样，我也是刚学的，不太会，互相交流哈