压力测试回归模型滞后变量如何选择？

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现在压力测试做到最后阶段，需要在模型调整中，考虑到通常宏观因素对PD的影响有一定的滞后效应，故对不同的宏观变量选取不同的滞后时点进行尝试。最终确定了符合业务含义且表现较为显著的回归结果。X1=GDP;X2=HPI;X3=贷款利率，要怎样选取不同的宏观变量选取不同的滞后时点进行尝试，如何判断选取的变量是最终确定符合业务含义且表现较为显著的回归结果？

/*房屋按揭*/

/*生成滞后i期的数据*/

%macro lagvars;

data B;

set STRESS.A;

x1_0=x1;x2_0=x2;x3_0=x3;

%do i=1 %to 10;

x1_&i.=lag(x1_%eval(&i.-1));

x2_&i.=lag(x2_%eval(&i.-1));

x3_&i.=lag(x3_%eval(&i.-1));

%end;

y_1=lag(y);

run;

%mend;

%lagvars;

/*不同滞后期组合回归*/

%macro mdlsel;

data param;

run;

%do i=0 %to 10;%do j=0 %to 10;%do k=0 %to  10;

proc reg  data=B(where=("200607"<=OBS_YM<="201506"))  outest=et noprint;

model y=x1_&i. x2_&j. x3_&k.  y_1/selection=stepwise sls=0.05 sle=0.05;

quit;

data est;

set et(keep=x1_&i. x2_&j.  x3_&k. y_1 rename=(x1_&i.=x1 x2_&j.=x2 x3_&k.=x3));

i=&i.;j=&j.;k=&k.;

run;

data param;

set param est;

run;

%end;%end;%end;

data param;

set param;

sel=(x1<0)*(x2<0)*(x3>0);

run;

data paramspd;

set param(where=(sel=1));

ord=sum(i,j,k);

mx=max(i,j,k);

run;

proc sort data=paramspd;

by mx;

run;

%mend;

%mdlsel;

/*最终回归模型*/

proc reg  data=B(where=("200607"<=OBS_YM<="201506"))  outest=et;

model y=y_1

X1_0 X2_0 X3_6 /;

quit;

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关键词：回归模型 滞后变量 压力测试 Stress Macro 压力测试 模型 如何