【北京seo营销】回归系数不显著怎么办？

看JF、JFE、RFS上面的文章，实证结果总是相当地显著，不论作者采用何种思路做稳健性检验，都是怎么做怎么显著。这不得不让我深深地感到惊讶，他们是怎么做到的呢。

在我做实证的经历中，不显著是常态，显著反而稀缺。一般的论文或许我可以先放一放，继续push自己的idea。但博士论文实在是放不起，一不留神就快到毕业季了，再放一放，学位就不用拿了。因此面对种种不显著的挑战，只得想办法去解决它们。

实证结果不显著怎么办。

（1）选方程。同样的问题，有时会有不同的模型。某篇经典文献用的是A模型，另外一个大牛可能用的是B模型。倒底哪个模型更好，取决于你对模型背后理论的信念。如果你更认可A模型背后的理论，就用A模型；同理对B模型也是如此。而选择不同的模型时，得到的实证结果往往会存在差别。有时候差别仅仅体现在系数的大小上，而有时候差别体现在系数的显著性上。

（2）选变量。同一个财务变量，可能有多个指标能衡量。比如融资约束的度量，在文献经常出现的包括：公司规模、是否支付股利、产权性质、KZ指数、WW指数、信用评级、票据评级、利息偿付倍数、资产的可抵押能力、是否是集团公司等等。再比如掠夺风险的度量，包括：HHI、主营业务利润、价格-成本边际、超额价格-成本边际、勒纳指数、交叉弹性、熵指数、资本-劳动比偏离行业均值的绝对值、股票收益和行业组合收益的协方差、行业内最大四家企业的集中度等等。选择不同的指标衡量某个变量，得到的结果也存在差别。所以也可以采用这种思路来获得显著的结果。不过稳健性检验往往要求对某个无法精确度量的变量采取多种指标衡量，而且有时候还要检验这些指标的一致性（通过相关系数和交叉统计）。

（3）选样本。数据处理的过程包含了选择样本的过程。删除ST、PT公司，删除交叉上市的公司，删除IPO当年的数据，删除资不抵债的公司，对离群值进行Winsor处理。样本处理也是五花八门，值得细细琢磨一番。

（4）选方法。OLS、FE、GMM、3SLS、IV、Probit、DID，方法有很多，理论上可以改变不同的方法来做实证，但事实上每一种方法都有自己的限定条件和使用范围。所以选方法的可行性不太高。

上面所说的四种办法，黑帽seo培训，其实更严格地来看，应该也是稳健性检验要做的工作。