回归模型毕业论文
多因素方差分析菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok统计专业研究生工作室为您服务，需要专业数据分析可以找我
实验三 多元回归模型【实验目的】掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。【实验内容】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为： 。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。表3-1 我国国有独立核算工业企业统计资料年份 时间 工业总产值Y（亿元） 职工人数L（万人） 固定资产K（亿元）1978 1 3139 2 3208 3 3334 4 3488 5 3582 6 3632 7 3669 8 3815 9 3955 10 4086 11 4229 12 4273 13 4364 14 4472 15 4521 16 4498 17 4545 资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理【实验步骤】一、建立多元线性回归模型一建立包括时间变量的三元线性回归模型；在命令窗口依次键入以下命令即可：⒈建立工作文件： CREATE A 78 94⒉输入统计资料： DATA Y L K⒊生成时间变量 ： GENR T=@TREND(77)⒋建立回归模型： LS Y C T L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型1） ＝() () () () 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为，资金的边际产出为，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。 ，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K和时间变量 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K的 统计量值为，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的 统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除 统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。二建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LS Y C L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2 剔除时间变量后的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型2） ＝() () () 从图3-2的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为，资金的边际产出为，表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。这里，解释变量、常数项的 检验值都比较大，显著性概率都小于，因此模型2较模型1更为合理。三建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为： ，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。方式1：转化成线性模型进行估计；在模型两端同时取对数，得： 在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令：GENR LNY=log（Y）GENR LNL=log（L）GENR LNK=log（K）LS LNY C LNL LNK则估计结果如图3-3所示。 图3-3 线性变换后的C-D生产函数估计结果即可得到C-D生产函数的估计式为： （模型3） ＝ () () () 即： 从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制：⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值；⑵在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。控制过程：①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3；则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4 生产函数估计结果此时，函数表达式为： （模型4） ＝()(－)() 可以看出，模型4中劳动力弹性 ＝，资金的产出弹性 ＝，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5； 图3-5 生产函数估计结果从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10－5后，迭代100次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次数1000； 图3-6 生产函数估计结果此时，迭代953次后收敛，函数表达式为： （模型5） ＝()()() 从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理， ，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较，可见两者是相当接近的。④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5，迭代次数100； 图3-7 生产函数估计结果此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。二、比较、选择最佳模型估计过程中，对每个模型检验以下内容，以便选择出一个最佳模型：一回归系数的符号及数值是否合理；二模型的更改是否提高了拟合优度；三模型中各个解释变量是否显著；四残差分布情况以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述，现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。分别在模型1～模型5的各方程窗口中点击View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Table（图3-8），可以得到各个模型相应的残差分布表（图3-9至图3-13）。可以看出，模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大，在接下来的一段时期又连续取正值，说明模型设定形式不当，估计过程出现了较大的偏差。而且，模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理，不能用于描述我国国有工业企业的生产情况，应舍弃此模型。模型1的各期残差中大多数都落在 的虚线框内，且残差分别不存在明显的规律性。但是，由步骤一中的分析可知，模型1中除了解释变量K之外，其余变量均为通过变量显著性检验，因此，该模型也应舍弃。模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义，都通过了 检验和F检验，拟合优度非常接近，理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出，模型5的近期误差较大，因此也可以舍弃该模型。最后将模型2与模型3比较发现，模型3的近期预测误差略小，拟合优度比模型2略有提高，因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。 图3-8 回归方程的残差分析 图3-9 模型1的残差分布图3-10 模型2的残差分布图3-11 模型3的残差分布图3-12 模型4的残差分布图3-13 模型5的残差分布
应用回归模型毕业论文
实验三 多元回归模型【实验目的】掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。【实验内容】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为： 。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。表3-1 我国国有独立核算工业企业统计资料年份 时间 工业总产值Y（亿元） 职工人数L（万人） 固定资产K（亿元）1978 1 3139 2 3208 3 3334 4 3488 5 3582 6 3632 7 3669 8 3815 9 3955 10 4086 11 4229 12 4273 13 4364 14 4472 15 4521 16 4498 17 4545 资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理【实验步骤】一、建立多元线性回归模型一建立包括时间变量的三元线性回归模型；在命令窗口依次键入以下命令即可：⒈建立工作文件： CREATE A 78 94⒉输入统计资料： DATA Y L K⒊生成时间变量 ： GENR T=@TREND(77)⒋建立回归模型： LS Y C T L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型1） ＝() () () () 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为，资金的边际产出为，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。 ，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K和时间变量 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K的 统计量值为，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的 统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除 统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。二建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LS Y C L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2 剔除时间变量后的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型2） ＝() () () 从图3-2的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为，资金的边际产出为，表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。这里，解释变量、常数项的 检验值都比较大，显著性概率都小于，因此模型2较模型1更为合理。三建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为： ，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。方式1：转化成线性模型进行估计；在模型两端同时取对数，得： 在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令：GENR LNY=log（Y）GENR LNL=log（L）GENR LNK=log（K）LS LNY C LNL LNK则估计结果如图3-3所示。 图3-3 线性变换后的C-D生产函数估计结果即可得到C-D生产函数的估计式为： （模型3） ＝ () () () 即： 从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制：⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值；⑵在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。控制过程：①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3；则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4 生产函数估计结果此时，函数表达式为： （模型4） ＝()(－)() 可以看出，模型4中劳动力弹性 ＝，资金的产出弹性 ＝，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5； 图3-5 生产函数估计结果从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10－5后，迭代100次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次数1000； 图3-6 生产函数估计结果此时，迭代953次后收敛，函数表达式为： （模型5） ＝()()() 从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理， ，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较，可见两者是相当接近的。④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5，迭代次数100； 图3-7 生产函数估计结果此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。二、比较、选择最佳模型估计过程中，对每个模型检验以下内容，以便选择出一个最佳模型：一回归系数的符号及数值是否合理；二模型的更改是否提高了拟合优度；三模型中各个解释变量是否显著；四残差分布情况以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述，现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。分别在模型1～模型5的各方程窗口中点击View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Table（图3-8），可以得到各个模型相应的残差分布表（图3-9至图3-13）。可以看出，模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大，在接下来的一段时期又连续取正值，说明模型设定形式不当，估计过程出现了较大的偏差。而且，模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理，不能用于描述我国国有工业企业的生产情况，应舍弃此模型。模型1的各期残差中大多数都落在 的虚线框内，且残差分别不存在明显的规律性。但是，由步骤一中的分析可知，模型1中除了解释变量K之外，其余变量均为通过变量显著性检验，因此，该模型也应舍弃。模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义，都通过了 检验和F检验，拟合优度非常接近，理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出，模型5的近期误差较大，因此也可以舍弃该模型。最后将模型2与模型3比较发现，模型3的近期预测误差略小，拟合优度比模型2略有提高，因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。 图3-8 回归方程的残差分析 图3-9 模型1的残差分布图3-10 模型2的残差分布图3-11 模型3的残差分布图3-12 模型4的残差分布图3-13 模型5的残差分布
计量经济学是用定量 方法 研究经济活动规律的一门科学,在经济学科中居于最重要的地位。下面是我为大家推荐的计量经济学论文，供大家参考。计量经济学论文 范文 篇一：《形成性评价计量经济学》 1形成性评价的可行性及必要性 我国医学类院校最早成立统计学本科专业的是第四军医大学,随后中山大学、潍坊医学院、滨州医学院等院校也相继成立了统计学本科专业。该专业培养目标是培养适应未来经济社会与科技发展需要,德、智、体、美等全面和i皆发展,掌握统计学的基本理论和方法,可熟练运用计算机分析数据,能在卫生行政机关、卫生防疫及医药相关部门从事统计调査、统计分析工作,或在医药卫生、 教育 机构从事科研与教学等工作的应用型专门人才。 我院统计学专业本科(卫生统计方向)自2006年开始招生,其培养友案涉及的主干课程可分为医学类(含基础医学_、临床医学和预防医学)、统计类、数学类、经济管理类、计算机类、外语及人文社会科学7类课程。其中计量经济学课程作为经济管理类的核心课程之一,属于统计学专业的必修课程。 本课程的学习使学生在已经学习的统计学和经济学的基础上进一步理解、掌握计量经济分析的方法和基础理论,通过模型研究经济问题的数量规律,对经济问题的前景做出正确的预测,提高学生发现问题、分析问题、解决问题的能力以及运用统计学理论与方法分析、解决相关领域实际问题的能力。传统的计量经济学课程评价采用的是终结性评价,即学生成绩由期末考试卷面成绩和平时成绩(含考勤、作业)组成。 多年的教学实践表明,终结性评价存在重视结果而忽略过程、评价主体单一化、评价内容缺乏全面性等诸多缺陷,而“一考定乾坤“的不公平评价方式也给学生带来了负面的影响,造成一定的考前突击、考试作弊现象ra,不利于教学质量和学生素质的提高。迄今为止,尚没有形成性评价在计量经济学课程中应用的文献,但形成性评价在其他学科教学中的广泛应用表明,它对学生成绩的提高具有明显效果,使学生的学习动机和学习自信心得到增强M。因此,有必要对计量经济学课程应用形成性评价的具体方案进行探讨。 2调查结果分析 自制“计量经济学课程形成性评价调查问卷”调查学生对形成性评价的认识、态度等,以便改进。在2011级开设计量经济学课程的本科学生中,抽取两个班级进行整群调査。发放调査问卷80份,收回有效问卷80份,有效问卷回收率100%。调i。 问卷调査结果显示,首先是认识方面,的学生认为形成性评价的主体应该是教师与学生相结合;其次是态度方面,的学生对计量经济学这门课程感兴趣,的学生认为计量经济学考核实行形成性评价有必要和很有必要;再次是授课效果评价方面,的学生对教师授课的总体评价是优;最后从结果来看,的学生认为通过本学期的学习,对计量经济学的掌握有进步,的 学生 自我评价 分数达80分及以上。 由此可见,在计量经济学考核中实施形成性评价得到了绝大多数学生的支持,收到了良好的效果。在保证教师评价与学生自我评价相结合的基础上,充分贯彻了“以学生为中心”的教育理念,可提高学生的学习兴趣和信心,增强学习效果,促进教学质量和学生素质的提高。 3结语 综上所述,形成性评价在计量经济学考核中具有广阔的应用前景,是顺应教学改革潮流的现代化考核方式。在实际应用中,需要优化计量经济学教学内容,改革 教学方法 和教学手段,可先通过构建和完善形成性评价结合终结性评价的课程评价体系,然后逐步过渡到形成性评价。同时,形成性评价在计量经济学课程考核中应用的成功 经验 对医学类院校统计学专业其他课程考核方面的改革有很强的借鉴意义。 计量经济学论文范文篇二：《试谈独立学院计量经济学》 1独立学院计量经济学课程的阈限概念分析 计量经济学是一门运用回归模型分析数据的方法论学科，本科阶段的初级层次计量经济学课程的主要内容涵盖计量经济学数据、一元线性回归模型、多元线性回归模型、回归估计量的理论，异方差、序列相关等。根据计量经济学理论和方法的发展，将计量经济学的阈限概念具体可归结为以下3组概念：第一，回归假设。回归假设是为分析回归结果引入的合情合理的假设，在不同数量的假设下能够得到回归系数估计量的不同性质。回归假设是整个回归方法的基础，一切回归有关的参数估计和假设检验都和回归假设紧密相关，同时违反回归假设的情形也是计量经济学理论发展的重点，因此回归假设是计量经济学的阈限概念之一。第二，回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性。无偏性、有效性和一致性是评价估计量的基本标准，回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性是回归理论的核心，整个初级计量经济学的理论最终都归结为回归系数估计量的这3个性质，同时，这3个性质又与回归假设紧密相关，故回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性是计量经济学的阈限概念之二。第三，异方差。异方差是违背回归同方差假设时的回归结果表现，无论对于横截面数据还是时间序列数据，异方差的出现是回归分析的常态，因此对于异方差的检验和修正是初级计量经济学的重要内容，也是经济金融实证研究中需要关注的基本问题，故异方差是计量经济学的阈限概念之三。以上三个阈限概念是学生掌握计量经济学理论的关键，同时在概念上具有紧密的联系，下文将基于此探讨计量经济学课程的教学方式。 2基于阈限概念的独立学院计量经济学教学注意事项 由于独立学院的教学方式主要强调理论与方法的应用和实践，因此基于阈限概念的独立学院计量经济学教学的总体原则仍立足于阈限概念的理解与实际运用，具体地，需要注意以下三个方面：第一，合理安排教学内容。为了突出3大阈限概念，在首节导论课即向大家提出3大阈限概念，在介绍回归分析的原理和方法时，详细的说明每个假设的用途，使学生理解每个假设的目的和本质，进而在回归估计量三个性质的教学中把握无偏性、有效性和一致性的具体条件，并明确理解异方差这一违反假设的情况。在具体教学过程中，以充分的时间介绍三大阈限概念及其联系，从而建构整个计量经济学的知识和方法体系。第二，运用软件展示阈限概念的具体应用。独立学院的计量经济学教学应完全从应用性角度出发，运用软件展示计量经济学概念、原理和方法。对于3大阈限概念，可用40%左右的时间解释概念产生的原因与本质，而60%左右的时间结合典型例题讲解如何运用计量经济学软件如Eviews解决具体的回归分析建模和假设检验问题。第三，通过尝试撰写学术论文强化阈限概念的综合运用。撰写实证性的学术论文是进行计量经济学方法综合训练的较好途径之一，可以通过让学生从选择题目开始，通过收集数据，建立回归模型，参数估计，假设检验以及进行可能的异方差和序列相关检验和修正等等来感受计量经济学解决综合问题的方法和程序，通过写作论文的方式加以体现，然后交流讨论，以深化对计量经济学阈限概念的理解。计量经济学教学经过以上三个方面的具体设计，帮助学生牢固掌握计量经济学的阈限概念，提升解决实际问题的能力。 3基于阈限概念的独立学院计量经济学教学实践 以浙江大学城市学院为例浙江大学城市学院是一所以培养应用型人才为导向的独立学院，也是我国建立最早、最有名的独立学院之一。计量经济学课程是浙江大学城市学院金融学专业的必修课程，在大三上学期开设。浙江大学城市学院的计量经济学课程以提高学生建立回归模型能力为教学目标，基于Eviews软件进行教学，每周教学学时为理论(教师讲授)与上级实验(学生练习)各2学时，特别注重学生对计量经济学阈限概念的理解与掌握。因此，研究浙江大学城市学院的计量经济学教学对研究独立学院计量经济学课程的教学具有借鉴意义。浙江大学城市学院的计量经济学教学内容为传统的初级计量经济学教学内容。教师在讲授回归假设时着重解释回归假设的设立目的与合理性，并通过软件讲解回归假设的验证，使学生理解并掌握回归假设。在回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性教学中，通过详细分析三个性质所依据的不同假设，使学生理解三个性质所应具备的条件从而掌握线性回归估计量理论。特别地，专门安排约10学时左右的实验课进行计量经济学论文撰写与分析的交流，要求学生自选题目，收集数据，建立回归模型，进行估计并检验异方差、序列相关以及模型设定问题，写作小论文并在课堂上展示交流。为评价教学效果，选取2010级学生1个教学班共24人进行满分为5分的教学满意度打分，学生对计量经济学课程全部项目的满意度均达到97%以上，总体平均满意度超过99%。由此可见，浙江大学城市学院应用统计课程的教学效果非常成功。 4结论 回归假设、回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性和异方差是计量经济学课程的三大阈限概念。基于阈限概念的计量经济学教学在于合理安排教学内容，运用软件展示阈限概念的具体应用以及通过尝试撰写学术论文强化阈限概念的综合运用。浙江大学城市学院计量经济学课程的教学实践分析表明本文提出的基于阈限概念的计量经济学教学方式对独立学院的计量经济学课程教学具有很好的适用性及学生满意度。 计量经济学论文范文篇三：《高校经济类专业计量经济学课程研究性教学路径》 一、引言 2世纪美国伟大的教育家、以倡导研究性教学闻名全球的博耶(Ernest L. Boyer)教授认为，“最好的大学教育意味着积极主动的学习和训练有素的探索，使学生具有推理及思考能力。所有的教师都应不断改进教学内容和教学方法，通过创造性的教学鼓励学生积极主动地学习”。 2005年，教育部在《关于进一步加强高等学校本科教学工作的若干意见》中首次明确提出要“积极推动研究性教学，提高大学生的创新能力”，“大力加强实践教学，切实提高大学生的实践能力”，“要让大学生通过参与教师科学研究项目或自主确定选题开展研究等多种形式，进行初步的探索性研究工作”。 二、文献综述 近年来，国内已经有一批高校从整体上推进实施“研究性教学”，已被证明是“创新人才培养的成功模式”之一。众多高校老师、学者已将“研究性教学”理念融入教学改革中，积极探索适合“研究性教学”相配套的课程结构体系、教师教学激励机制、创新学分制度等制度，为之有效开展提供了制度保证。 刘赞英等(2007)对国外大学研究性教学的经验进行了全面的 总结 对比，为我国大学开展研究性教学提供了启示与借鉴[1]。刘智运(2006)认为，研究性“教”与“学”反映的是一种互动式师生关系。教师不仅仅是传授现有知识，更重要的是要创设有利于学生参与研究和主动探索的情境，鼓励、引导和帮助学生学习、思考和研究。同时学生也不是被动接受式学习，而是积极主动的求知过程，同时需要与教师展开及时的互动交流[2]。王岚等(2007)认为，研究性教学既是一种教学理念，又是一种教学模式，还是一种教学方法。 它是一种将教师研究性教学与学生研究性学习、课内讲授与课外实践、依靠教材与广泛阅读、教师引导与学生自学有机结合并达到完整、和谐、统一的教学[3]。龙慧灵等(2010)通过研究发现，研究性“学”要求学生在“学”中“研究”，在“研究”中“学”，学生的研究与教师的研究有所不同，学生的研究更多的是强调研究和探索的过程，通过这一过程实现知识的学习，问题发现与解决能力的培养[4]。王锋等(2014)认为，研究性“学”与研究性“教”是相辅相成、不可分割的统一体，其内在联系通过“研究”这一纽带得以体现，并从平等合作的师生关系、研究性 学习方法 激励、教师团队建设、过程管理以及体系评价配套等方面提出有效实施研究性教学的策略[5]。 此外，关于研究性教学模式，肖萍等(2005)、刘茂军(2005)、蒋乃华(2010)和李胜清等(2009)分别提出了“以课题为中心的模式”、“溯源法模式”、“‘一体两翼’模式”和“‘四位一体’模式”[6][7][8][9]。 三、计量经济学的课程性质 计量经济学的重要性不言而喻。诺贝尔经济学奖获得者R?Clein说过：“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位。”著名经济学家P?Samuelson也曾经指出，第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代。从1969年第一届诺贝尔经济学奖授予计量经济奠基人R?Frisch和计量经济建模之父J?Tinbergen以来，95%以上的获奖成果都与计量经济学有着密切的联系。 我国教育部高等学校经济学学科教学指导委员会也将“计量经济学”列为经济学类各专业的八门核心课程之一。计量经济学是一门理论性、应用性、实践性、体验性很强、难度较大的综合性课程，跟高等数学、概率论、数理统计和宏微观经济学联系密切，Kennedy认为“理论计量经济学家和应用计量经济学家缺乏充分交流会导致理论与实践的严重脱节，甚至不知所措[10] ”。Guy Orcutt曾说过，“做计量经济学就像试图通过播放收音机来研究电的规律”，足见其难度。因此，本科阶段的学习会更侧重于计量经济实证研究，其对统计数据的质量要求很高，否则计量模型再完美，也只能是“垃圾进去，垃圾出来”，而收集数据本身在一定程度上又是一门艺术。 四、研究性教学的路径选择 1.强化大学新生研究性训练，为高年级研究性学习做好铺垫。 《计量经济学》是经济类专业学生的必修课，如果前期没有一定的研究训练，突然实施研究性教学会让学生无法适应，手足无措。因此建议一入学就给学生灌输研究性学习的理念，让学生从传统教育模式的“被动接受者”向“主动参与者”转变。具体做法就是在大一阶段设立“新生讨论课”项目，由相关专业有经验的教师主持研讨课，课程围绕学科专业引导、开拓学生视野、激发科研兴趣的目的展开，重在让学生了解科研对于专业学习的意义。同时，也可以尝试在学科基础课如微观经济学、宏观经济学、应用统计学等课程中适当介入研究性学习训练，使基础学习阶段的学生对研究性学习有所启蒙。用麻省理工学院校长查尔斯?韦斯特的话说，就是“尽可能尽早把年轻人引导到科研领域”。 2.合理的时间安排和针对性的内容计划是实施研究性教学的关键。 欧美高校在计量经济学的课程设置上普遍具有多样性、层次性特征，如耶鲁大学、哈佛大学、剑桥大学、芝加哥大学、麻省理工学院等基本上都会将计量经济学分解成几门更细的课程或者分成基础、进阶、高级等不同的层次。而国内大学普遍只单一开设计量经济学这门课程，和国外相比我国各高校计量经济学课时安排相对较少。笔者调查了北京大学、清华大学、浙江大学、南京大学、复旦大学、武汉大学、吉林大学、人民大学、厦门大学、南开大学等10所具有代表性的综合性大学和西南财大、东北财大、上海财大、中南 财经 政法大学等5所财经类大学以及中国矿业大学、石油大学、中国地质大学、中国农业大学、武汉理工大学、华中农业大学等6所地矿类、农林类专业特色突出的院校，发现该门课程的学时设置大体分为48学时和64学时，学分在3～4个之间。即便是一学期64学时的安排，要让学生充分掌握计量经济学理论、方法及应用依然是非常困难的。从学期安排来看，除了个别学校安排在第四或者第六学期外，绝大多数高校安排在第五学期较为合理，一方面大二刚刚学完微观、宏观经济学和统计学原理，可以趁热打铁，有效降低遗忘效应，另一方面也可以为大学中后段的 社会实践 乃至 毕业 论文(设计)打下模型和方法的基础。 教学内容的甄选也会很大程度上影响该课程研究性教学的开展。根据教育部高教司制定的经济类本科专业课程教学基本要求，计量经济学应包括概述、经典单方程的简单线性回归及多元线性回归模型、放宽经典假定的单方程模型(包括多重共线性、异方差性、自相关性和模型设定偏误)、联立方程组模型以及应用计量经济模型等板块。 在概述部分，通过1～2篇尽可能涵盖全书主要内容的经典计量经济学学术论文介绍开始，让学生对计量经济学有一个轮廓性的认识，并初步引导学生进入研究性学习的体系中来。经典单方程线性回归模块，鉴于在统计学原理课程中已基本掌握OLS的基本方法，应侧重于剖析偏相关以及几大经典假定的阐述，这一部分以课内讲授、原理学习为主。研究性学习的重点放在后面三大模块，尤其是放宽经典假定的单方程模型篇章中的多重共线性、异方差性、自相关性部分以及应用时间序列计量经济模型篇章。 3.选择适当的配套教材，为实施研究性教学奠定基础。计量经济学的国内外教材非常多，笔者认为选取合适的教材和配套的参考书对研究性教学的效果有着相当关键的影响。教材在提供给学生系统知识的同时，也应给学生一定的面向经济实践的问题思考。因此，对该课程而言，最好能采取主、辅教材同步配套的策略，主教材以提供给学生基本理论与知识为主，在注意系统性的同时，要吸收前沿成果。辅助教材则尽可能囊括可以实时更新数据的案例为主，对经典案例的分析解读是本科生“模仿研究”的起点。 经过多年的教学实践，我校的计量经济学教学模式从最初教师主导的“理论模型方法阐述”到后来的师生交互的“计量模型+案例实践”，再到目前尝试探索学生主导的“研究性教学”，使用的教材也经历了反复的尝试和总结。建议主教材选择清华大学李子奈教授的《计量经济学》或者西南财经大学庞皓教授的《计量经济学》，配套参考书选择古扎拉蒂的《计量经济学基础》或者伍德里奇的《计量经济学导论：现代观点》以及EVIEWS软件自带的《用户手册(User Guider I、II)》，这样的组合可以很好地满足研究性教学的教材需要。 4.多方配合和资源共享为实施研究性教学提供保障。突破传统教学模式，实施研究性教学对学校、学院以及课程教学团队都提出了很高的要求。学校要制定实施研究性教学的指导意见，专门组织开展全校范围内的研究性教学研讨与交流活动，因为实施研究性教学的过程不是一两个学院、一两个专业或者一两门课程能形成氛围的，它不仅仅是教学方法与教学模式转变的过程，更是教育思想观念与教育理念革新的过程。在全校范围内推行研究性教学模式下的教学管理制度，用研究性的视野重新认识教学管理活动的目标、途径和方法，积极开展管理创新，为研究性教学的开展创造自由、开放、宽容、友好的服务软环境。学院层面也尽可能结合精品课程的建设，为开展研究性教学提供优质的教学资源，积极争取实现课程教学资源的网络化，支持并构建以精品教材为主干的教材体系建设，教育学生树立“研究为新常态”的学习观，激励学生主动探究和亲身体验以及基于真实任务的研究问题的解决[11]。课程教学团队除了依托自身的科研项目，广泛吸纳本科生参与研究外，更要结合经济现实，鼓励学生自主立项，建立系统的课程项目库。 计量经济学的研究性教学对全校范围的资源共享的要求也很高。数据共享、软件共享、图书资料共享要求完善健全的校园网络建设和管理，除了教室和实验室以外，老师学生可以随时随地访问数据库，下载更新数据，调用专业统计软件。加强改善教室、实验室、研讨间等研究性学习场所的建设力度，争取实现“小班教学”和“小组实验”，为研究性教学提供软件和硬件的保障。 5.以点串线、由线及面共同构建研究性教学的一体化架构。开设计量经济学课程的经济学学科有各种不同的本科专业，以我校为例有经济学、统计学、金融学和国际经济贸易等专业，不同专业学生的性别比例、生源类别、学科基础和专业侧重均有所不同，相同专业的班风学风也不尽一致，因此可以选择有一定的科研基础和研究能力的任课老师选择相关专业学风优良的班级进行试点。在计量经济学教学大纲范围内选择相对容易理解的知识点和相对“规范(或者标准)”的经济问题作为该课程研究性教学的起点。通过模仿标准案例，然后引导学生以小组的形式各自选择一个研究项目，要求小组(项目组)成员统一拟定立项计划书，阐明研究背景、立项意义，梳理综述文献，设定研究方法和技术路线，合理进行人员分工，最后进行研究成果展示，互相交流心得，教师在学生立项研究的过程中随时答疑解惑。 这样，多个研究项目组合串联起来，就可以形成较为完美的“4线”：前因后果线、教研反馈互动线、理论实践融合线和课内课外互补线。这种教师引导、学生自主立项研究学习的方式能够充分激发学生全方位选择研究主题、多途径收集资料，既可以为教师的科学研究提供补充信息，又可以使学生在研究过程中涉猎更多的学科领域，丰富他们的知识面;在项目负责人组织带领下，各成员分工合作，集思广益，既避免了搭便车现象，又可以极大程度上扩大学生的参与面;项目的研究过程和最终效果也可以作为整个课程考核的重要环节，从而拓展考核的内容面。 五、结语 计量经济学是一门跟现实经济社会密切相关的课程，涉及的计量方法和模型在微观领域可以和家庭(或个人)的经济行为(收入、储蓄、消费、投资等)以及企业的管理活动( 人力资源管理 、生产成本控制、营销策略制定等)等经济现象紧密结合，在经济增长、就业与通货膨胀、区域经济社会差异、财政政策与货币政策制定等宏观经济领域更是大有用武之地。既可以分析单一的横截面数据(或者时序数据)，又可以研究混合数据(面板数据)。除了数值型数据，它还能对分类数据构建相应的计量模型。它不只研究经济社会的表面现象，还可以通过数据分析挖掘出现象背后的本质规律。计量经济学应用领域的广泛性为方便学生选题、开展研究性教学提供了强有力的可行性。 经济类专业的本科生学习计量经济学应侧重实证研究，在很多情况下经济理论并不能给出相关经济现象的确切答案，而唯一可行的途径便是“仔细收集数据，深入实证分析”。对于初学计量的学生来说，通过立项研究，与真实数据交手是加深理解的重要途径。因此，实施研究性教学，“弄脏学生的手，弄乱他们的桌”才能真正学会实证研究，领悟计量经济学的真谛。 猜你喜欢： 1. 关于经济发展的论文 2. 有关工程计量与计价论文 3. 有关金融计量的参考论文 4. 统计学论文范文
本科毕业论文回归模型
模型有三个层次：
第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。
第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。
第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。
第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等；第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。
选题与预估计
问题1：暂定一个题目（包括研究对象、研究问题、拟使用的理论或方法等方面，可使用副标题，副标题一般指向研究方法或研究角度）。
问题2：给出研究目标与研究问题，并初步进行回答（研究之前必须要有预设的初步结论。所谓“实证分析”，可以将其看作是对所提出的初步结论的检验）。
问题3：给出文献综述（要求：①文献综述的内容必须与你的研究紧密相关，即根据自己研究的问题或内容梳理、概括相关文献（要注意相关性）；②文献综述要能构成你研究的基础，可将其视为你的研究的理论知识平台或背景；③文献综述必须能够引出你所研究的问题，即根据自己的边际贡献或研究特点评述已有文献（要注意针对性））。
问题4：论证你所研究的问题以及其重要性（先列出“重要性”的论点，然后给出相应的论据）。
问题5：尝试运用计量软件（如：Eviews、SPSS、STATA或R）导入数据，对数据进行初步描述性分析与预估计。
回归分析;线性回归模型;非线性回归模型
不知道听过婺源没有。那的油菜花很美，可以旅游，而且也有经济价值！
多元回归模型毕业论文
资本结构是企业 财务管理 和资本运营中的一个重要的内容,也是现代公司财务管理研究的最重要问题之一。下文是我为大家搜集整理的关于资本结构方面论文的内容，欢迎大家阅读参考! 资本结构方面论文篇1 论资本结构与公司绩效 【摘要】对于公司资本结构的研究往往会得出截然相反的结论--有的研究结果表明负债比率越高，公司绩效越好;也有的研究结果却恰恰相反——这被称为资本结构之谜。为了破解这一谜题，本文提出了公司规模可能影响资本结构与公司绩效之间关系的猜想，并分别对在A股主板和中小版上市的公司进行了比较分析，发现不同规模的公司其资本结构与经营绩效之间的关系确实不同，这也就证实了我们提出的猜想。 【关键词】资本结构;公司绩效;企业规模 一、引言 传统的公司财务理论认为企业的资本结构包括资本的属性结构和资本的期限结构。资本的属性结构是指企业不同属性的资本(即债务资本与权益资本)的比例;而资本的期限结构是指不同期限的资本(如长期债务资本与短期债务资本)的比例。由于企业的资本结构可以影响到企业的融资成本、税收规模、治理结构等，进而就会对企业的经营绩效产生一定的影响。因此，企业如何通过融资方式的选择来实现其经营绩效的最优化，即如何确定最优资本结构，就成为公司财务理论和公司治理实务中十分重要的问题。 对于这个领域的探索和研究，已经初步形成了较完整的理论体系，即资本结构理论。该理论起源于莫迪利安尼和米勒教授提出的MM理论：在一系列的假定条件下，企业价值与资本结构无关。然而，这些假设条件过于苛刻，在现实中无法得到满足，因而其结论也就难以成立，但它开启了学界研究企业最优资本结构问题的闸门。此后，大量的学者对这个问题进行了研究。然而结果却是大相径庭甚至截然相反，这就是所谓的“资本结构之谜”。 二、理论回顾与文献评述 1.理论回顾。(1)MM理论。MM理论认为，在不考虑公司所得税，且企业经营风险相同而只有资本结构不同时，公司的资本结构与公司价值无关。也就是说，公司债务比率在从零增加到100%的过程中，企业价值及资本成本不会发生变动，即不存在最佳资本结构。(2)修正的MM理论。修正的MM理论是对最初的MM理论的修正和改进，考虑了企业所得税的影响，认为由于债务资本的利息支出是免税的，债务资本的使用可以降低企业的综合资本成本，进而提高公司价值。即公司绩效与负债比率正相关，100%的负债率是公司的最优资本结构。(3)米勒理论。MM理论的创始人之一莫顿·米勒教授在1976年提出了所谓的米勒理论，认为修正的MM理论高估了负债的税盾效应，因为个人所得税的存在部分地抵消了个人从投资中所得到的利息收入。但是个人从投资中所得到的利息不会被全部抵消，因此修正的MM理论依然是成立的，但最有负债率低于100%。(4)权衡理论。权衡理论认为，MM理论忽略了两个重要因素——财务拮据成本和代理成本，而事实上只要使用债务资本，它们就可能会出现。在考虑进这两个影响因素后，负债虽然可以给企业带来节税效应，使企业价值增大，但是随着企业资产负债率的提高，财务拮据成本和代理成本也会增加。只有使得负债的节税收益与财务拮据成本以及代理成本之差达到最大的资本结构才是公司的最优资本结构。(5)优序融资理论。优序融资理论认为，当公司面临融资需求时，最优的融资顺序是首先选择内源融资，然后是债务融资，最后才是考虑进行权益融资。而且经营业绩越好的公司面临融资需求时，越倾向于内部融资，即企业的优先融资顺序为内部融资—债务融资—股权融资。因此，业绩优良的公司往往拥有较低的资产负债率。 2.文献评述。显然，上述理论都有一定的道理，但是结论却并不相同。因此，许多研究者希望通过实证研究来考察资本结构对公司绩效的影响。(1)国外方面，Titman和Wessels (1988)对美国制造业中469家上市公司1972～1982年间的数据为样本进行了实证研究，结果表明公司绩效与负债比率之间具有显著的负相关关系;Jordan、lowe和Taylor(1988)以275家英国中小型私营企业为样本，对其1989年到1993的财务数据进行了研究，得出公司的盈利能力与负债比率正相关的结论;Frank和Goya(2003)使用了美国的非金融类企业从1950年到2000年的近20万个观测变量的庞大数据库进行了研究，结果显示：公司绩效与资本结构正相关。(2)国内方面，余景选和郑少锋(2010)以沪深交易所2000年之前上市的农业公司为研究对象进行实证分析，结果表明资本结构与公司绩效之间呈现出不显著的负相关关系;王娟和杨凤林(1998)从在上海证券交易所上市的公司中选取了涉及41个行业的461家公司作为研究对象，分析了它们在1997年12月31日的筹资结构状况，发现盈利能力与负债率呈现出正相关关系;刘东辉和黄晨(2004)运用回归分析的 方法 对295家A股上市公司的市场价 值与资本结构之间的定量关系进行了实证研究，结果表明，上市公司的公司价值与资本结构正相关。 可见，实证研究也出现了相反的结论。这是否表明资本结构与公司绩效之间的关系并非是单一确定的?是不是存在其他的因素影响两者之间的相关性?有鉴于此，我们提出一个猜想：资本结构对公司绩效影响可能是不确定的，二者之间的关系可能还受其他因素的影响，比如，企业的规模。因此，本文试图通过对大型上市公司和中小型上市公司分别进行研究，通过比较分析来探讨公司规模对于其资本结构与公司经营之间的关系是否有影响。另外，本文还将负债比率区分为流动负债比率和长期债务比率，研究两者各自对公司绩效的影响。 三、样本选取和模型设计 1.样本选取。基于比较研究的需要，本文选取了两个样本。样本的选取遵循以下原则：(1)行业相同或相近的企业只选取其中最有代表性的一到两家;(2)剔除在研究期间发生过大 规模的追加投资或者股东撤资的企业;(3)剔除金融类上市公 司，因为金融类公司资产与负债的划分方式与其他行业的公司有着明显的区别;(4)剔除在研究期间被ST或PT的企业。按照上述原则，最后从在深证中小板块上市的企业中选取了代表性较强的100家作为样本一，从入选沪深300指数的三百家蓝筹股中选取了代表性较强的97家企业作为样本二。两个样本的时间跨度分别为2005～2010年和2000～2010年。 2.变量和模型。(1)解释变量。本文不仅要考察资产负债率对公司绩效的影响，还要考察流动负债和长期债务各自对公司绩效的影响。所以，模型的解释变量为流动负债比率(CLAR)和长期债务比率(LLAR)。(2)被解释变量。显然，被解释变量是公司的经营绩效，而用于反映公司绩效的变量，使用较多的是净资产收益率和每股收益以及市盈率等，本文采用的是净资产收益率(ROE)。(3)控制变量。为了增强模型的可靠性，将企业营业收入的增长率作为成长性指标(ROG)加入模型，因为公司的成长性与公司的经营绩效有很强的相关关系，一家公司的预期成长能力会直接影响公司当期生产销售状况以及未来的经营情况。另外，为了保证数据之间的可比性和使用的方便性，本文将CLAR、LLAR、ROE以及ROG这五个变量的数值同时乘以一百，以去除百分号。所以，模型的是形式为：ROE=β0+β1CLAR+β2LL AR+β3ROG+u，其中u为误差项。 3.数据来源。本文中使用的所有数据均来自Wind金融数据资讯终端、CSMAR数据库下载系统。 四、实证分析 利用软件包对两个样本的数据分别进行回归，得到如下统计表： 从回归结果统计表中可以看，两个样本的解释变量和控制变量都在90%以上的置信水平下是显著的，和F检验的结果也显示模型是可靠的。所以，两个样本的回归方程分别为： 样本一：ROE=。 研究结果表明，对于中小企业来说，公司经营绩效与其流动负债比率和长期债务比率均呈现正相关关系;而对于大型企业呈现的却是负的相关关系。这就证实了我们先前提出的猜测，即资本结构与公司经营绩效之间的关系可能并没有确定的，它还收其他因素的影响。 五、原因分析 结合相应的公司财务理论，本文认为，上述结果的产生可能是基于以下原因：虽然债务资本的节税效应是客观存在的，但是债务资本对公司绩效的影响并不仅仅局限于这一个方面。比如：(1)资产负债率的提高必然伴随着权益资本比重的下降，因而经营风险也就同步上升，进而融资成本由于理性债权人对风险贴水的要求上升而上升，使得债务资本对公司绩效产生负面的影响。(2)持有公司大量权益资本的股东，往往也是公司的管理层成员，他们最有激励做出有利于公司经营绩效的决策。而资产负债率的提高意味着权益资本比重的下降，从而公司管理层成员做出最有利于公司经营绩效的决策的激励也就会随之下降，而管理层做出的最优决策所需要付出的成本(时间、精力等)往往也会越高。所以，管理人员做出的对自己最优的决策会随着资产负债率的提高而越来越偏离对公司最优的决策。而债务比率对公司绩效的影响究竟是正的还是负的，取决于其节税效应与其他各种效应的综合结果。而其他效应的大小及规模对于不同规模的公司来说是不同的，这就使得资本结构与公司绩效之间的关系变得不确定。 六、小结 本文的意义在于提出了一个对于资本结构之谜的新思考，并通过这一思路对资本结构之谜做出了相应的解释。但是本文也存在着明显的不足，比如，未能找到一个用于反映资本结构与经营绩效之间关系的被解释变量来进行建模分析，而只是通过比较了不同规模的公司二者之间的关系的不同，来得出公司规模影响公司资本结构与经营绩效之间关系的结论。但是公司规模是怎样影响二者之间关系的以及公司规模是不是最主要的影响因素?还有哪些因素对其有影响?这些问题本文都未能作出回答，这也是后续研究的重点。 参考文献 [1]黄宪.公司资本结构与经营绩效的实证分析[J].经济研究导刊.2009(3) [2]刘东辉，黄晨.资本结构与企业价值关系的实证研究[J].南方经济.2004(2) [3]路正飞.企业适度负债的理论分析与实证研究[J].经济研究.1996(2) [4]马林梅，王志宏.中国上市公司资本结构对经营绩效影响的实证分析——来自商贸行业的 经验 验证[J].技术经济.2007(10) [5]沈艺峰.资本结构理论史[M].北京：经济科学出版，1999 [6]唐国正，刘力.公司资本结构理论——回顾与展望[J].管理世界.2006(5) [7]王娟，杨凤林.上市公司筹资结构的实证研究[J].经济理论与经济管理.1998(6) [8]王汉文.资本结构与经营绩效——基于浙江民营企业的考察[J].浙江社会科学.2008(12) [9]易宪容，黄少军.现代金融理论前沿[M].北京：中国金融出版社，2005 [10]邹妮.上市公司盈利能力、成长性、公司规模与资本结构的关系[J].企业导报.2010(10) [11]余景选，郑少锋.农业上市公司资本结构与绩效的关系[J].财政金融.2010(5) [12]Titman， determinants of capital structure choice[J].Journal of (4) [13]Jodan J.，Lowe J.，Taylor and Financial Policy in UK Small Firms[J].Journal of Business Finance and (25) [14]Frank .，.“Testing the Pecking Order Theory of Capi -tal Structure”[J].Journal of Financial 资本结构方面论文篇2 试论资本结构对审计质量的影响 【摘要】本文选用财务报表中的可操控性应计利润替代审计质量,用修正的Jones模型计算可操控性应计利润,并用我国上市公司2006年的数据为样本,检验了资本结构与审计质量的关系。结果表明资本结构与可操控性应计利润有显著的统计关系。 【关键词】资本结构;可操控性应计利润;审计质量 引言 近年来由于出现了大量上市公司审计失败的案例,因此审计质量已经成为人们关注的 热点 问题。资本结构作为企业权益资本和债务资本的比例关系,是企业相关利益者权利和义务的集中体现。影响并决定着公司治理结构,进而影响并决定企业的治理效率。当上市公司出现财务危机的时候,其进行盈余管理和操控的动机明显增强。而经过注册会计师审计的报表能否甄别出相应的利润操纵? 目前从资本结构的角度对审计质量的影响进行研究的资料较少,本文试图结合具体数据给以量化的验证和分析。从而进一步研究上市公司资本结构对审计质量的影响,为提高审计质量提出建议,最终的目的是希望优化企业的资本结构,提高上市公司财务信息的披露质量,降低上市公司的财务风险,从而提高审计质量。 一、文献回顾 朱小平、余谦(2003)从公司管理层因经营成果和财务状况不佳,需粉饰报表以操纵利润的角度,提出了公司的财务状况和经营业绩会影响公司的审计意见类型,其检验结果显示:速动比率、资产负债率、应收账款占总资产比例、上市公司年限等因素与公司收到非标准意见的概率负相关,资产规模、存货占总资产的比率、净资产收益率、现金流量比率等因素与公司收到非标准意见概率正相关。 张为国、王霞(2004)通过研究我国上市公司资产负债表指出负债状况会对公司信息披露产生直接影响,美国安然公司的财务丑闻在很大程度上是由于公司资产负债率过高引起的。理论上认为,公司杠杆越高,其面临的财务风险越大,从而被资本市场低估的可能性也越大;公司管理层为消除负债率过高给股市带来的负面影响,往往在信息披露上进行操纵,如通过设立大量的不纳入合并报表范围的空壳子公司来规避“报表”财务风险,或者利用盈余管理手段来加大公司盈余,从而显示高资产负债率的正效应。已有研究表明,公司资产负债率越高,经理层出于职位安全考虑会更多地进行盈余管理,从而降低信息披露质量。 王玉蓉、黄巧欢(2008)通过对我国上市公司审计质量影响因素的实证分析研究得出:资产负债率、上年审计意见类型与“非标准”意见的出具概率呈现正相关关系。由此说明客户出现财务危机时注册会计师更加谨慎,尤其是上市公司出现亏损时会引起广泛的关注,此时,被出具“非标准”意见的可能性较大。 二、研究设计 (一)假设的提出 从我国的实际情况看,并不是所有的具体指标都适合评价上市公司的审计质量。方军雄等人通过研究公司出现首次净亏损时审计师的表现,得出结论之一是:在我国当前的审计市场当中不同规模的审计师在审计意见出具上并没有存在显著差异,国外成熟市场以审计师规模作为审计质量的替代标准可能并不适合我国当前的状况。1996年Subramanyam比较研究了国际原“六大”会计师事务所和“非六大”会计师事务所的操控性应计利润定价。其研究表明,审计质量和操控性应计利润的信息价值之间有着直接的关系。目前,上市公司往往对可控应计利润进行操纵,存在比较普遍的盈余管理和管理舞弊行为,这会降低会计数据的可靠性和真实性,造成财务 报告 的信息失真。审计师要发表恰当的审计意见来揭示存在的盈余管理和管理舞弊行为,以降低审计的风险,提供会计信息的可靠性,增加使用者对会计信息的有用性。因此,本文拟采用可操控性应计利润作为衡量审计质量的标准。 基本财务数据和指标作为公司财务状况和经营业绩的指示灯,不仅反映了公司基本的资本结构,同时也是注册会计师进行审计的直接材料。本文将提出2个假设以检验这些因素对审计质量的影响。 资本结构中负债比重的高低影响到公司财务风险的高低,为了验证资产负债率是否能影响审计质量,我们提出如下假设。 假设1:资产负债率越高,公司“粉饰”合并报表、进行盈余管理的动机越强烈,则可操控性应计利润就会越高,审计质量随之降低。 由于债权人具有监督和确保管理者不操纵盈余和报告误导性会计数值的作用。随着债务融资水平的提高,利益相关者(贷款人)的归属利益也随之增加,导致更高审计质量需求的增加。为此,提出如下假设。 假设2:债务融资水平越高,公司的可操控性应计利润越低,审计质量则会提高。 (二)样本选择与数据来源 本文从2006年度所有沪深上市公司中选取样本,剔除金融 保险 行业和数据不全的上市公司,从而最终得到1331个研究样本。本文所使用的数据来源主要包括:国泰安研究服务中心的CSMAR中国上市公司财务年报数据库,中国股票市场操控性与非操控性应计利润研究数据库,中国上市公司资本结构研究数据库等。 (三)变量定义与计算方式 1.因变量 本文采用修正的Jones模型,来计算非可操控性应计利润: NDAt/At-1=a1/At-1+a2(△REVt-△RECt)/At-1+a3PPEt/At-1 其中,NDAt为第t年的非可操控性应计利润,At-1为第t-1年的总资产,△REVt为第t年的营业收入与第t-1年的营业收入之差,△RECt为t期与t-1期的应收款项差额,PPEt为第t年期末固定资产价值,a1、a2、a3为系数,由以下模型在估计期回归得出: TAt/At-1=a1/At-1+a2△REVt/At-1+a3PPEt/At-1+e 其中,TAt为总体应计利润,t为事件期年份,e为残值。 再用利润总额减去非可操控性应计利润,即可得到可操控性应计利润,进而计算出ABS(DAt/At-1)来衡量审计质量。 2.解释变量 根据前文提出的两个假设,我们设置如下两个解释变量(见表1)。 3.控制变量 影响审计质量的因素是多方面的,而本文主要研究与资本结构相关的因素,根据相关研究经验及我国特有的资本结构背景,我们主要选择可能影响审计质量的三个指标作为控制变量(见表2)。 (四)研究模型 为了验证资本结构与审计质量之间的相关性,我们设计了如下多元回归模型: ABS(DAt/At-1)=a0+a1LEV+a2LL+a3SIZE+a4CASH+a5QR+a6LQR 此模型所要揭示的目标是,在影响资本结构的因素中,究竟哪些因素与审计质量之间有更显著的相关性。 本文使用的数据处理统计分析软件是SPSS 。 三、结果与分析 (一)描述性统计分析 利用表3对变量的描述性统计结果,可以得到如下初步结论:(1)ABS(DAt/At-1)的最大值达,即是上年度总资产的倍,体现了上市公司可以进行的盈余管理空间之大;同时,约24%的可操控性应计利润绝对值的均值还说明了上市公司可能存在的较普遍的盈余管理行为。(2)上市公司之间的资产负债率相差悬殊,如最高的资产负债率高达为970%,而最低的仅为,样本中上市公司的资产负债率的均值在60%左右,存在较大的财务风险。(3)长期负债比率之均值在左右,这说明我国上市公司的流动负债水平偏高,上市公司出现资金周转困难的可能性随之提高,进而也增加了上市公司的信用风险和流动性风险,构成了公司经营的潜在威胁。(4)样本中现金流动负债比率的平均值在左右,说明我国上市公司的净现金流量不充足,公司需要通过短期债务来保证正常的运营。(5)流动比率的平均值在左右,速冻比率则在左右。根据国际惯例:企业的流动比率为2比较适当,而速动比率一般不能低于l,否则短期偿债能力会不足。从上述数据可以看出我国上市公司的流动比率明显偏低,企业短期偿债能力偏低。 (二)回归分析结果 对该方程进行回归后,得到F统计量为,并在水平上显著,即在显著性水平下,ABS(DAt/At-1)对LEV、LL、SIZE、CASH、QR、LQR有显著的线性关系,即回归方程是显著的。 从表4的多元回归统计结果可知,资产负债率与ABS(DAt/At-1)之间相关性显著,这说明资产负债率的高低会影响到可操控性应计利润,资产负债率较高的上市公司,其可操控性应计利润较高,从而审计质量降低。长期负债比率与ABS(DAt/At-1)之间相关性不显著,说明长期负债比率高的上市公司,其审计质量未必低于长期负债比率低的上市公司。 资产规模与ABS(DAt/At-1)之间呈显著的正相关性,说明资产规模越大、效益越好的公司,其盈余管理的动机越大,可操控应计利润越高,从而审计质量会降低。 四、结论 本文通过对审计质量衡量方法的分析,选择使用调整后的截面Jones模型所估计的可操控性应计利润作为财务报告审计质量的替代变量,通过研究与资本结构相关的六个变量,分析资本结构与审计质量的关系,通过理论分析和调查统计数据得出资本结构与审计质量存在一定的相关性关系的结论。本文的局限性在于因篇幅与时间所限没有充分考虑可操控性应计利润以外的审计质量衡量方法对财务报告审计质量研究的影响。 参考文献 [1]方军雄,洪剑峭,李若山.我国上市公司审计质量影响因素研究:发现和启示[J].审计研究,2004,(6):35. [2]王玉蓉,黄巧欢.我国上市公司审计质量影响因素的实证分析[J].华南农业大学学报(社会科学版),2008,(2):62-64. [3]来明敏,吴春燕.审计质量的衡量标准及其影响因素分析[J].财会月刊,2005,(5):35-36. [4]易琮.审计意见类型能反映审计质量吗?[J].中国审计,2002,(4):75. [5]张为国,王霞.中国上市公司会计差错的动因分析[J].会计研究,2004,4. [6]Heidi Vander Bauwhede,Marleen Willekens,Ann firm size,public ownership,and firms’discretionary accruals management[J].The International Journal of Accounting,2003,(38):1-22. [7]Kam-Wah audit quality matter more for firms with high investment opportunities?[J].Account Public Policy,2009,(28):33-50. [8]Kam-Wah Lai,Ferdinand audit quality of Laventhol and Horwath poor?[J].Journal of Accounting and Public Policy,2008,(27):217-237. 猜你喜欢： 1. 资本结构毕业论文 2. 资本结构论文 3. 有关资本结构优化论文 4. 论企业资本结构的优化论文 5. 有关资本结构优化论文
最好有以下几块东西1、选定研究对象（确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。）2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。（ 作出相应的说明 ）3、确定理论模型或函数式（根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。）（二）数据的收集和整理（三）数据处理和回归分析（先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。）（四）回归结果分析和检验（写出模型估计的结果）1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？2、统计检验，t检验 F 检验 R2— 拟合优度检验3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。（五）模型的修正（对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。）（六）确定模型（七）预测
问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
毕业论文用回归模型太简单
eviews 很简单的啊 逻辑回归模型 可以找我哦 空间有联系方式的
斜率相等，则这两条线平行
简单来说：回归模型做预测是很不错的，它不仅可以预测并求出函数，还可以自己对结果进行残差的检验，检验模型的精度。但是回归模型比较简单，算法相对低级。回归方程假设严格，需要知道引起因变量改变的所有解释变量的因素，否则回出现伪回归等问题，假设检验不过关。具体分析： 优点： 1、回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便； 2、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果，但在图和表的形式中，数据之间关系的解释往往因人而异，不同分析者画出的拟合曲线很可能也是不一样的； 3、回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；在回归分析法时，由于实际一个变量仅受单个因素的影响的情况极少，要注意模式的适合范围，所以一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。 缺点： 1. 有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达。 2.回归方程式只是一种推测，这影响了因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。
优点能表明自变量和因变量之间的显著关系，缺点回归模型比较简单，算法相对低级。1、优点能表明自变量和因变量之间的显著关系。回归分析允许去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。2、缺点回归模型比较简单，算法相对低级。回归模型比较简单，算法相对低级，不适用于复杂一点的计算。