为什么面板回归中，增加新变量使原先变量的估计发生改变

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大家好，我在利用面板回归分析房价的影响因素时，当解释变量是人均可支配收入、房屋造价、单位土地购置费用、滞后一期的三年期实际贷款基准利率时，利用固定效应模型估计出来后显示出所有的解释变量是显著的，但是再将CPI添进去时，却使房屋造价和单位土地购置费用的系数估计变得不显著了，且估计出来的系数跟原先的差别很大。但是要是添加进去的是滞后一期的CPI时，就不会出现上述的结果。这让我很迷茫，不知道是为什么？（实际利率就是央银公布的基准利率减去当期的消费者价格指数）
在面板回归中，要是添加进去新的变量，使原来的变量的系数估计出现变化，变得不显著了，是由于什么呢？
我只知道，老师有说过，模型估计完之后，还要再需要对模型做稳健性检验，就是替换掉一些变量，或是增加一些其它的变量，看看原先变量的估计结果是否会发生变化，要是没有发生变化，就说明模型是稳健的。但是像我上面的说的这个问题，像这个具体例子，是不是由于变量之间某种关系引起的呢？
由于我是初学者，请各位高手帮帮忙！！谢谢了！！

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关键词：面板回归 新变量 人均可支配收入 消费者价格指数 固定效应模型 面板 变量

cpi一般不是做自变量的 都是用它对gdp 收入这些价值变量做价格平减的

我覺得您可以先執行一下變數間的相關係數表，
如同你自己說的，是不是變量間某種關係影起的，

這很可能反應"當期"的CPI才是最強大影響房價的因素…
而且這股力量不僅搶走原先認為該顯著的因素…
如果CPI與房屋造价和单位土地购置费用高度相關…

反之如果"過去"一期的CPI不跟其他當期的變數相關…
是不是可能代表這個過去不影響現在呢?

一切只是猜想…

祝您能早日研究成功，思索並找到可能的答案…

3# h3327156
谢谢啊！！