毕业论文模型多元线性回归

论文数据里必须有多元线性回归。

在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。

事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。

因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

如果不是都线性相关，而且因素又多的话，试试R型因子分析

1、多元线性回归的理论主体。2、多元线性回归模型的标准形式，多元线性回归模型的参数估计。3、多元线性回归模型的检验和预测原理。

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

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1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。2）启动线性回归过程单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量，然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的“ [x1]”、“ [x2]”、“ [x3]”、“[x4]”变量，选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。4）回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。5）设置输出统计量单击“Statistics”按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：①“Regression Coefficients”回归系数选项：“Estimates”输出回归系数和相关统计量。“Confidence interval”回归系数的95%置信区间。“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。②“Residuals”残差选项：“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验。“Casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；“All cases”选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击“OK”，提交执行，结果将显示在输出窗口回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。

回归分析是一种非常常用的统计分析方法，可以用来研究自变量和因变量之间的关系。下面是一般回归分析的步骤：

1.明确研究对象和问题：需要确认要研究的自变量和因变量，并明确研究的目的。

2.收集数据：需要搜集并整理数据，确保数据的质量和一致性。

3.数据描述和探索：对数据进行初步探索，包括描述性统计、散点图等分析方法，了解数据的分布情况。

4.模型建立：根据研究问题选取合适的模型，比如线性回归模型（简单线性回归和多元线性回归）等，利用计算机软件进行模型拟合和检验。

5.模型诊断：对模型进行诊断，验证模型是否符合回归分析的基本假设，如无自相关性、正态性、同方差性等。

6.结果解释和分析：根据分析结果，解释模型中每个自变量对因变量的影响，同时探讨可能的解释和实际意义。

结论和应用：根据分析结果，得出结论或建议，并应用到实际问题中。同时，需要对结论及应用进行审慎的评估和解释，以提高回归分析的可靠性和可行性。

需要注意的是，回归分析的具体步骤可能因为不同的问题而有所变化，但基本的思路是相似的。同时，回归分析本身也有很多变体和扩展，可以根据具体的问题选择合适的方法或者工具。

可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读，以及结合智能文字分析进行解读。

操作步骤：放入X、Y项分析即可。

问题一：如何建立多元回归模型用eviews做回归分析的过程如下：首先下载eviews安装包，不用解压，首先点击一个reg文件，即成功注册；然后点击一个exe执行文件，即可以打开软件；然后，开始进行数据分析，首先建立一个时间序列文件，输入开始与截止时间；第二步，输入命令建立序列，data y c x，中间需要有间隔，按enter返回；第三步，导入数据；第四步，输入命令ls y x，得出结果；对数据进行分析，观察因变量与自变量的关系。回归分析(regression *** ysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。问题二：如何用spss建立多元回归模型纳入多个变量即可问题三：如何用spss建立多元回归模型跟一元回归差不多，都在“回归”里面，你只是选择的时候把多个自变量都选到”自变量“那个格子里就行了问题四：利用怎么matlab软件建立多元回归数学模型如何利用matlab软件建立多元回归数学模型的方法有： 1、多元回归数学模型是线性的，可以用regress（）函数求得。例如 f(x1,x2,x3)=a1+a2*x1+a3*x2+a4*x3 %多元线性回归函数求解方法： x1=[。。。];x2=[。。。];x3=[。。。]; X=[ones(n,1) x1 x2 x3]; y=[。。。]; a = regress(y,X); %ai为多元线性回归函数的拟合系数 2、多元回归数学模型是非线性的，可以用lsqcurvefit（）或nlinfit（）函数求得。例如 f(x1,x2,x3)=a1+a2*exp（x1）+a3*exp（x2）+a4*exp（x3） %多元非线性回归函数求解方法： x1=[。。。];x2=[。。。];x3=[。。。];y=[。。。]; x=[x1 x2 x3]; func=@(a,x)a(1)+a(2)*exp（x:1）+a(3)*exp（x:2）+a(4)*exp（x:3）;%自定义函数 x0=[1 1 1]; %初值(根据问题来定) a=lsqcurvefit(func,x0,x,y) %ai为多元非线性回归函数的拟合系数或 a= nlinfit(x,y,func,x0) 问题五：一元线性回归模型建立的步骤是怎样的一个自变量一个因变量如果要进行线性回归，无论是一元还是多元，第一步首先应该先画下散点图，看是否有线性趋势，如果有线性趋势了，再使用线性回归。这个是前提，现在很多人都忽略这一点直接使用的。至于判断线性方程拟合的好坏，看R方和调整的R方就可以了，R方越接近1，说明拟合的效果越好。你这个里面 R方为，调整的R方为，说明这个自变量可以解释因变量57%左右的变异，不能说好，也不能说坏。看具体情况而定 Anova(b)这个表格是检验回归方程是否显著的，sig的值= 小于，说明回归模型有意义，可以使用。下面一个标准化回归系数和非标准化回归系数则是回归方程自变量的系数，非标准化的系数用来拟合方程使用，标准化的系数是剔除了不同自变量的不同计量单位影响的，用于比较多个自变量的影响大小问题六：怎样用eviews做多元线性回归模型的软件实现？需要详细操作步骤 50分 1、建立workfile2、建立序列对象,将你的数据输入或者导入，比如序列分别为 y x1 x2 x3 3、在命令窗口中输入ls y c x1 x2 x3 回车，得到结果。第一步是基础，它的含义其实是建立一个容纳eviews对象的“容器”,第二步是建立数据对象，实际上可以看错是定义变量，第三步是分析结果。问题七：多元线性回归分析的优缺点

多元线性回归的论文题目

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

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线性回归应用毕业论文模型

不知道您使用的Amos模型是潜变量模型还是路径模型，据我所知，路径模型的原理和SPSS一样，结果非常接近，但潜变量模型则不一定了。如果论文已经说明用Amos了，那么Amos没能通过，就不能说退而求其次，使用SPSS，因为Amos作为更为全面严谨的方法已经否决了研究假设，如果还用不严谨的方法去检验假设，显然说不通。

你使用的是enter方法让变量进入放昶anova表示显著性，方程整体来看可以接受然后检查系数的显著性R方有时候也得考虑，看你是否需要最后写出回归方程即可

哥哥，您这是逮着数据就往里面塞啊！而且你怎么没有给出因变量？我猜测是销售量？还是点击量？暂且不论你自变量的选择不正确，你的R Square值太小，最起码应该达到以上。模型拟合度相当不好，请删减自变量，再行回归！