一做多个解释变量对被解释变量的一元囙归，选出拟合优度最大的x1；

二做x1和其他的解释变量对被解释变量的二元回归，选出拟合优度最大的x1x2；

三，此过程重复进行直到拟匼优度增加量变得很少为止，当然要保障所有变量的t值都是显著地。

童鞋们，Eviews是支持自动进行逐步回归的

假设因变量是Y，常量C解释变量X1，X2X3，X4

3.特别要注意在Options中设置迭代中止条件Stopping Criteria选择以显著性水平p值作为判别依据，假设检验水平为5%设置两個值0.05和0.051。

4.Stepwise中选择向前还是向后根据你自己的需要

    我比较了一下自动执行逐步回归和手工执行每个解释变量的一元回归并依据拟合优度排序加入解释变量的方法。得到的回归方程虽然略有差异但还是有效地避免了多重共线性的问题。