面板数据解释变量过多，如何减少？谢谢。?

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情况是这样的：进行变系数模型估计时，在pool estimation中cross-section specific编辑框中输入全部变量时，窗口提示“insufficient number of observations”，应该是解释变量太多造成的，如何减少解释变量？我的解释变量是16个，被解释变量1个，时期是10年。当在cross-section specific编辑框中输入8个变量时就不会出现“insufficient number of observations”的提示。我如何将16个解释变量减少为8个？谢谢。

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关键词：解释变量 面板数据 Insufficient observations observation 如何

1、可以增加样本量。2、删除不重要的变量（可以通过统计方法或者经济理论进行筛选）。3、使用主成分分析，将相关性强的几个变量综合成一个或几个变量。

clx11081246 发表于 2016-3-12 21:33
1、可以增加样本量。2、删除不重要的变量（可以通过统计方法或者经济理论进行筛选）。3、使用主成分分析，将 ...

十分感谢您的回答。增加样本量这个任务量很大，因为我找的是31个省每个省消费结构的16个解释变量，2004-2013年的数据，来不及增加时期了。我是计量小白。想进一步问一下您能否在eviews中进行解释变量的剔除？或者通过什么样的统计方法也能减少变量？谢谢。

可以使用逐步回归的方法，就是将一个一个变量逐步加入模型中，剔除掉不显著的，留下显著的，最终更据自身需求，保留下最显著的几个变量。或者使用主成分分析的方法，将几个相关变量综合成一个或者几个变量。

clx11081246 发表于 2016-3-13 11:46
可以使用逐步回归的方法，就是将一个一个变量逐步加入模型中，剔除掉不显著的，留下显著的，最终更据自身需 ...

谢谢，我试着操作下。

clx11081246 发表于 2016-3-12 21:33
1、可以增加样本量。2、删除不重要的变量（可以通过统计方法或者经济理论进行筛选）。3、使用主成分分析，将 ...

正解，