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用Eview建了一个2008年美国前500强的企业里能源行业CEO薪酬的模型。一共有十个变量，年龄，当CEO的时间，公司资产，EPS，利润，公司收益，股利，ROA，销售额，EBIT。
结果只有当CEO的时间这个变量的P值小于置信度，其它九个的P值都很大。而且可以看出来共线性很明显
但是一个一个单独跟CEO薪酬建模的话，也只有当CEO的时间这个变量能接受，其它的变量都还是被拒绝。

问题是把十个变量都用在一个模型的时候，拟合度达到了80%多，调整后也是70%多。
但是把当CEO的时间这个变量跟CEO薪酬单独建模的时候，拟合度只有12%左右.

这种情况下该怎么办？

谢谢~

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关键词：EVIEWS高手进 EVIEWS Eview Views view EVIEWS 请教 高手

对你这个问题，只提供以下几点参考建议：第一，截面数据大多存在异方差问题，从而可能使回归结论不显著。建议对所有变量取对数值，可以有效缓解异方差。第二，可以逐步剔除不显著变量的方法，进行多次测试。第三，拟合度高既不是充分条件，也不是必要条件，事实上国外学者对拟合度并不是十分关注。比如发表在AER、JPE等世界超一流经济学期刊上的文章中，有一些回归的拟合度也仅为0.1或0.2吧。

cross section 的data做出来的结果一般R-square都比较小