BIC/AIC准则来选择计量模型问题

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请问可以用BIC或者AIC准则来判断不显著的控制变量是否该剔除模型吗？有没有已有的文献有这样做的呢？   因为剔除不显著变量的模型是原模型的嵌套模型，这种情况可以用BIC/AIC来判断不显著变量是该保留还是剔除吗？

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关键词：显著变量 控制变量 嵌套模型 有没有

李子奈老师（2010）在《关于计量经济学模型方法的思考》提到的 从一般到特殊 的建模方法：经过模型估计和检验 , 发现该模型能够很好地拟合样本观测值 , 但是储蓄存款利率 、 证券投资收益率等因素并不显著;于是剔除这些不显著因素 , 重新进行估计和检验 , 得到了揭示居民食品需求量与收入水平、 食品价格水平 、 其他商品价格水平之间关系的模型。研究工作至此结束 , 这就是 “从复杂到简单” 的技术路线。两条不同的技术路线 , 看上去是殊途同归, 但是却存在本质区别 。“从复杂到简单” 的技术路线 , 遵循了从 “事” 中寻 “理” 、 从 “活动” 中寻 “规律” 的内在逻辑一致性, 是正确的 ;而“从简单到复杂” 的技术路线, 违背了内在逻辑一致性, 是不正确的, 而且经常会推出错误的“理” 和 “规律” 。  这样的一个从“一般到特殊”或者叫“从复杂到简单”的建模方法， 这种方法的操作步骤是怎样的呀？ 可以用AIC/BIC准则来判断一个不显著的变量是否该剔除模型来实现这种建模方法吗？

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