來源：知乎,、數(shù)據(jù)分析,、計量經(jīng)濟學(xué) 看JF、JFE,、RFS上面的文章,，實證結(jié)果總是相當(dāng)?shù)仫@著，不論作者采用何種思路做穩(wěn)健性檢驗,，都是怎么做怎么顯著,。這不得不讓我深深地感到驚訝，他們是怎么做到的呢,。
在我做實證的經(jīng)歷中,，不顯著是常態(tài)，顯著反而稀缺,。一般的論文或許我可以先放一放,，繼續(xù)push自己的idea。但博士論文實在是放不起,，一不留神就快到畢業(yè)季了,，再放一放，學(xué)位就不用拿了,。因此面對種種不顯著的挑戰(zhàn),，只得想辦法去解決它們。（1）選方程,。同樣的問題，有時會有不同的模型,。某篇經(jīng)典文獻用的是A模型,，另外一個大牛可能用的是B模型,。倒底哪個模型更好,，取決于你對模型背后理論的信念。如果你更認可A模型背后的理論,，就用A模型,；同理對B模型也是如此。而選擇不同的模型時,，得到的實證結(jié)果往往會存在差別,。有時候差別僅僅體現(xiàn)在系數(shù)的大小上，而有時候差別體現(xiàn)在系數(shù)的顯著性上,。（2）選變量,。同一個財務(wù)變量，可能有多個指標(biāo)能衡量,。比如融資約束的度量,，在文獻經(jīng)常出現(xiàn)的包括：公司規(guī)模、是否支付股利,、產(chǎn)權(quán)性質(zhì),、KZ指數(shù)、WW指數(shù),、信用評級,、票據(jù)評級、利息償付倍數(shù),、資產(chǎn)的可抵押能力,、是否是集團公司等等。再比如掠奪風(fēng)險的度量,，包括：HHI,、主營業(yè)務(wù)利潤、價格-成本邊際,、超額價格-成本邊際,、勒納指數(shù)、交叉彈性,、熵指數(shù),、資本-勞動比偏離行業(yè)均值的絕對值,、股票收益和行業(yè)組合收益的協(xié)方差、行業(yè)內(nèi)最大四家企業(yè)的集中度等等,。選擇不同的指標(biāo)衡量某個變量,，得到的結(jié)果也存在差別。所以也可以采用這種思路來獲得顯著的結(jié)果,。不過穩(wěn)健性檢驗往往要求對某個無法精確度量的變量采取多種指標(biāo)衡量,，而且有時候還要檢驗這些指標(biāo)的一致性（通過相關(guān)系數(shù)和交叉統(tǒng)計）。（3）選樣本,。數(shù)據(jù)處理的過程包含了選擇樣本的過程,。刪除ST、PT公司,，刪除交叉上市的公司,，刪除IPO當(dāng)年的數(shù)據(jù)，刪除資不抵債的公司,，對離群值進行Winsor處理,。樣本處理也是五花八門，值得細細琢磨一番,。（4）選方法,。OLS、FE,、GMM,、3SLS、IV,、Probit,、DID，方法有很多,，理論上可以改變不同的方法來做實證,，但事實上每一種方法都有自己的限定條件和使用范圍。所以選方法的可行性不太高,。上面所說的四種辦法,，其實更嚴格地來看，應(yīng)該也是穩(wěn)健性檢驗要做的工作,。首先,，回歸系數(shù)不顯著不能簡單的認為對應(yīng)的解釋變量對被解釋變量沒有影響。先觀察下F檢驗值,，如果整體線性檢驗不顯著,，那么說明模型設(shè)定為線性不合適，需采用其他模型形式。如非線性回歸模型,。如果替代模型的回歸系數(shù)t檢驗拒絕原假設(shè)（顯著）,，那么說明是模型設(shè)定問題。
再者,，對殘差進行異方差檢驗以及自相關(guān)檢驗,，如果存在異方差或者自回歸，則用廣義OLS法消除后,，再做參數(shù)顯著性檢驗。異方差和自回歸的存在均會使得t檢驗失效,。
如果仍然不顯著,，那么就要考慮是否將該變量從模型中剔除了。若剔除該變量后的回歸結(jié)果使得三個信息準則值均下降,，那么就該剔除該變量,。數(shù)據(jù)挖掘是一個技術(shù)活，一下子就顯著的是不是要思考一下是不是偽回歸的可能,。不顯著可能的原因很多,，比如共線、變量度量的問題,，樣本的自選擇偏誤等等,。如果實在需要顯著的結(jié)果，有兩個重要的方法,，首先是看變量本身的度量,，有沒有其他度量的方法和調(diào)整的空間、比如樓上已經(jīng)提到的融資約束的度量,、分組的化啞變量的設(shè)置等等,；另一個就是樣本的選擇和缺失值的處理，是替換成零（經(jīng)濟學(xué)上是否有意義）,，或者直接作為缺失刪掉,，這些都會顯著的影響結(jié)果的顯著程度甚至方向。當(dāng)然,，顯著與否這些調(diào)整之后也許依然差的好遠,，那么就需要思考理論上是否成立了，或者是不是一個偽命題了,。不顯著就應(yīng)該剔除,除非你想硬塞進這個自變量,那你只有改數(shù)據(jù)了要么剔除某些看起來就很跨裝的數(shù)據(jù),，要么找個理由去掉常數(shù)項，你就會發(fā)現(xiàn)一下子就好顯著啊~
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