互助问答第13问 数据控制变量不显著调节方法

互助问答第13问数据控制变量不显著调节方法

问：想请问下，数据的控制变量不显著的话，用什么办法能调整呢？自变量因变量显著，R方很低，0.1，我用的是混合OLS，应该是面板数据，是不同公司在不同年份的业绩表现的数据。使用的公式是reg robust，用XTSET YEAR 显示数据是非平衡面板，也用不了豪斯曼检验。

答：模型中控制变量如果比较多，可能是因为共线性，其中包括控制变量与控制变量之间的共线性、控制变量与自变量之间的相关性。建模者需要选用逐步回归筛选一下。不显著是因为t值较小，即t=b/s，s标准差较大，OLS估计的性质中的有效性差，即方差大，标准误差大。当然，原因不仅仅局限于共线性，自相关与异方差的存在都会使有效性得不到满足（方差不是最小的）。因此，只要克服了经典OLS回归中的基本假设不满足状况，就可以提高控制变量显著性。具体可使用广义差分法、广义最小二乘法（GLS）等方法来克服相关性；使用加强最小二乘法（WLS）、GLS等方法来克服异方差；使用逐步回归来克服共线性。