全套回归分析_免费下载

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1、5.实证分析5.1描述性统计分析卜-面首先从整体上对2011年、2012年上市公司的高管薪酬水平及其他变量进行描述性统计,统计指标主要包括样本数，样本最小值、最大值、平均值、标准差，具体数值如下表：表1各变量的描述性统计分析样本量(N)最小值(Minimum)最大值(Maximum)平均值(Mean)标准差(Std.Deviation)高管薪酬40029970.0017740000.002084637.092427444.84高管持股数40029.00502631916.0029418378.5169065334.91地域4001.002.001.810.39行业4

2、001.006.004.491.10从高管薪酬总数的标准羌来看，上市公司支付给前三名高级管理者的薪酬水平存在较人菲距，这应该与不同的公司特征相联系的，而且各企业的竞争实力不同，在激烈的竟争中的获利能力参差不齐，支付能力不同，由此导致企业间的薪酬水平差距拉人。5.2相关性分析事物之间存在联系但乂不能直接作出因果关系的解释时，称事物间的这种关系为相关关系。相关分析就是用一些合理的指标对相关事物的观测值进行统计分析。表2各变量间的相关分析高管薪酬高管持股数地域行业PearsonCorrelation1.373**-.043-.163**高管薪酬Sig.(2-tailed)

3、.000.393.001N400400400400PearsonCorrelation.373*1.036.017高管持股数Sig.(2-tailed).000.471.737N400400400400PearsonCorrelation-.043.0361.052地域Sig.(2-tailed).393.471.304N400400400400PearsonCorrelation-.163*.017.0521行业Sig.(2-tailed).001.737.304N400400400400表2各变量间的相关分析高管薪酬高管持股数地域行业PearsonCorrela

4、tion1.373"-.043-.163**高管薪酬Sig.(2-tailed).000.393.001N400400400400PearsonCorrelation.373*1.036.017高管持股数Sig.(2-tailed).000.471.737N400400400400PearsonCorrelation-.043.0361.052地域Sig.(2-tailed).393.471.304N400400400400PearsonCorrelation-.163*.017.0521行业Sig.(2-tailed).001.737.304N4004004004

5、00**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).上表为各变量间的相关分析系数表，结果显示：高管持股数、行业与高管薪酬的相关系数分别为0.373、-0.163,对应的P值均小于0.05,均具有显著的统计学意义，因此认为高管持股数、行业与高管薪酬均具冇显著的相关性。其中高管持股数与高管薪酬为正相关性，即高管持股数越高，高管薪酬也相应越高。行业与高管薪酬为负相关性，即行业越高，高管薪酬反而越低。地域与高管薪酬的相关系数所对应的P值均大于0.05,不貝-有统计学意义，因此认为地域与高管薪酬没有显著的相关性。5.3回

6、归结果及分析(1)共线性诊断若变量间存在共线性问题，进行多因索回归分析，会造成回归系统变化人，回归系数的数值与方向与其它研究不一致，使一些本应对结果有影响的变量被排除在模型外等问题。因此我们对各变量进行共线性诊断，如果各变量容忍度(Tolerance)都大于0・1且方差膨胀因子(VIF)都小于10,表明各变量之间不存在复共线关系。经检验:各变量之间均不存在复共线关系，均予以保留进入多元回归分析(见表3)。表3共线性诊断变量ToleraneeVIF高管持股数.9981.002地域.9961.004行业.9971.003(2)多因素回归分析结果回归分析的目的是通过对大量

7、的样本数据进行分析，以寻找变量之间的相互作用关系，并确定变量之间的数学关系式。同吋对所确定的数学关系式的可信程序进行各种统计检验，以区分出对某一特定变虽影响较为显著的变虽和彩响不显著的变虽；利用所确定的数学关系式，根据一个或儿个变量的值來预测另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确度。以髙管薪酬为因变量，以髙管持股数、行业、地域为自变量进行多因素回归分析。表4模型概况(ModelSummary)ModelRRSquareAdjustedRSquareStd・ErroroftheEstimate1.584.334.3262.39513E6a.Predict