老师您好，
问题背景：
现在我有500个左右的宏观经济变量， 喜欢用他们来预测某个指标的未来走向。 由于不知道（至少不敢确定）哪些宏观经济变量与该指标有必然关系（因果关系）， 所以采用了如下方法：
1. 将500个变量输入SPSS
1.1 如果能产生模型， 则随机除去产生模型中的一个变量， 将剩下的499个变量作为独立变脸输入到SPSS
1.2 如何还能产生模型， 则继续上一步骤
1.3 如何不能产生模型， 随机从留下的变量中剔除一个， 继续
1.4 运行到满足一定次数，或产生足够的备选模型后停止。
该过程由程序调用SPSS， 所以不怕麻烦， 但是我不知道这样有否科学依据。

如此往复，我得到了几十个模型， 就这些模型， 我现在利用如下标准进行帅选：
1. Rsuquare - 高的加分， 是1的减分 - 没有完美的世界是吧 呵呵
2. pvalue （sig）  -- >0.05 舍弃，   <0.01 加分， 否则 也不减分
3. 模型中的变量是否与dependent var 有自觉的因果关系， 如有， 加分； 没有也不减分
4. 查看模型预测与实际值的走向 （即是否一起上升， 一起下降）， 走向一致性高的，加分； 低的减分
5. 预测出来的指标值变动剧烈 （ 我预测某个公司的表现， 很多rsquare很高的，居然很快该公司就负产出了！），减分

我知道这样做显得很不够科学， 但是尚没有系统学习统计分析预测， 希望老师就整个过程指点，
哪些步骤是完全错误的， 没有必要的， 以及烦请指点如何改进。  

任务紧急， 非常感谢！