Stata系列-如何确定解释变量个数

在关于模型的解释变量个数选择上，我们需要权衡模型解释力和模型简洁性。可供选择的标准有：

• 校正可决系数
• 赤池信息准则（AIC）
• 贝叶斯信息准则（BIC）
• 由小到大的序贯t规则

信息准则

*导入数据集
use icecream.dta, clear
*回归分析
quietly reg consumption temp price income
*信息准则
estat ic

ic

*加入气温一阶滞后项
quietly reg consumption temp L.temp price income
*信息准则
estat ic

ic

*加入气温二阶滞后项
quietly reg consumption temp L.temp L2.temp price income
*信息准则
estat ic

ic

从以上结果可以得到以下信息

• 增加气温一阶滞后项后，AIC、BIC都下降了
• 再增加气温二阶滞后项后，AIC、BIC相比反而上升了
  因此从信息准则的角度，应该包含气温一阶滞后项，但是不能再引入更高阶的气温滞后项

由小到大的序贯t规则

序贯t规则

*序贯t规则(p_max=2)
reg consumption temp L.temp L2.temp price income

p=2

由上边可知，L2.temp的系数高度不显著，因此取p hat = p_max -1 = 1，重新进行估计

*序贯t规则(p_max=1)
reg consumption temp L.temp price income

p=1

从上边可知，L.temp的系数在1%水平上显著，故最终选择p hat = 1