中國(guó)股票價(jià)格與上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)相關(guān)關(guān)系分析研究綜述

1、高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文股票價(jià)格與上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)相關(guān)關(guān)系研究以中國(guó)市場(chǎng)滬深 300 指數(shù)為例分析 姓名：潘國(guó)麗學(xué)號(hào)：S315090023 專業(yè)：應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)2016年4月13日中國(guó)股票價(jià)格與上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)相關(guān)關(guān)系實(shí)證研究摘要:根據(jù)有效市場(chǎng)假說(shuō)，市場(chǎng)的有效程度主要取決于股票價(jià)格吸收反映各種信息的能力，而中國(guó)股市一慣被認(rèn)為有效性較弱。但近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)高速持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)，中國(guó)股市有效性是否有所進(jìn)步。在本文中，我們單就中國(guó)股票價(jià)格與上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)關(guān)系實(shí)證研究，來(lái)分析股票價(jià)格反映財(cái)務(wù)信息的能力。關(guān)鍵詞：股票價(jià)格 財(cái)務(wù)分析 相關(guān)關(guān)系 一問(wèn)題的提出 根據(jù)有效市場(chǎng)假說(shuō)(EMH)理論，有效市場(chǎng)分為弱勢(shì)有效

2、市場(chǎng)，半強(qiáng)勢(shì)有效市場(chǎng)，強(qiáng)勢(shì)有效市場(chǎng)三個(gè)層次。在弱勢(shì)有效市場(chǎng)中，資本市場(chǎng)上的證券價(jià)格充分反映了其歷史價(jià)格的信息；在半強(qiáng)勢(shì)有效市場(chǎng)中，證券價(jià)格充分反映了所有公開(kāi)可用的信息，包括如公司公布的財(cái)務(wù)報(bào)表和歷史上的價(jià)格信息；而在強(qiáng)勢(shì)有效市場(chǎng)中，證券價(jià)格反映了所有的信息，包括公開(kāi)的內(nèi)幕的信息?？傊?，股票價(jià)格吸收反映信息的能力，是一個(gè)國(guó)家或一個(gè)股票市場(chǎng)有效性的重要標(biāo)志。由于真實(shí)的權(quán)益價(jià)值是通過(guò)公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)所產(chǎn)生的因而，在西方成熟的股票市場(chǎng)中，上市公司的業(yè)績(jī)與其股票價(jià)格高度正相關(guān)。一般情況下，投資者最為關(guān)心的是代表著上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的財(cái)務(wù)指標(biāo) 每股收益，凈資產(chǎn)收益率、每股凈資產(chǎn)，凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率，市盈率等。這些財(cái)

3、務(wù)指標(biāo)分別從各個(gè)不同的側(cè)面，真實(shí)再現(xiàn)了上市公司的財(cái)務(wù)效益狀況、資產(chǎn)質(zhì)量狀況、償債風(fēng)險(xiǎn)狀況和發(fā)展能力狀況等，所以必然成為外部投資者進(jìn)行投資的首要參考依據(jù)。然而，這一高度正相關(guān)關(guān)系，在中國(guó)股票市場(chǎng)上是否成立？一種普遍的觀點(diǎn)認(rèn)為：我國(guó)上市公司業(yè)績(jī)信號(hào)扭曲，價(jià)格發(fā)現(xiàn)失真，股價(jià)與公司業(yè)績(jī)相關(guān)性不高。但在經(jīng)歷了長(zhǎng)達(dá)幾年熊市之后，在2006年，尤其下半年，又開(kāi)始了牛市歷程，那么有關(guān)這一牛市行情的原因，眾說(shuō)紛壇，通過(guò)閱讀大量觀點(diǎn)的了解及分析，我們總結(jié)起來(lái)，主要觀點(diǎn)有以下幾種：1 中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長(zhǎng)，達(dá)到一定積累程度之后，在我國(guó)股市上得到了體現(xiàn)。2 人民幣升值，吸引國(guó)外資金投資中國(guó)資本市場(chǎng)。3 流動(dòng)性充裕4

4、在中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的環(huán)境下，中國(guó)成長(zhǎng)了一批業(yè)績(jī)和潛力不錯(cuò)的公司，這些業(yè)績(jī)優(yōu)良的公司基本面，是牛市的主要支柱。那么，從以上觀點(diǎn)中，我們可以看出，人們對(duì)牛市行情比較傾向于從我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大好局面和上市公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)和發(fā)展?jié)摿Φ慕嵌葋?lái)解釋。從有效市場(chǎng)理論的角度來(lái)說(shuō)，就是認(rèn)為我國(guó)股票價(jià)格在一定程度上反映了上市公司的業(yè)績(jī)。因此，我們就2005年中國(guó)股票價(jià)格與上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。二 先前國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究成果郭鵬飛、楊朝軍(2003)基于行業(yè)特征對(duì)我國(guó)上市公司業(yè)績(jī)與股價(jià)收益之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究后發(fā)現(xiàn)：在我國(guó)股票市場(chǎng)中，不同行業(yè)上市公司的股價(jià)收益和風(fēng)險(xiǎn)均沒(méi)有顯著差異，股票價(jià)格行為沒(méi)有顯著的

5、行業(yè)特征；不同行業(yè)上市公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)具有顯著差異，但這種差異并未在股價(jià)收益上反應(yīng)出來(lái)，即股票投資收益與公司業(yè)績(jī)基本無(wú)關(guān)；股票投資收益與投資風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)，大約253的股價(jià)收益波動(dòng)可由其風(fēng)險(xiǎn)解釋。郭旭芬(2004)采用1998年至2002年上海與深圳證券交易所上市A股公司的年度財(cái)務(wù)報(bào)告中的業(yè)績(jī)指標(biāo)與股票價(jià)格，對(duì)我國(guó)上市公司業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)與股價(jià)漲幅的相互關(guān)系進(jìn)行了回歸分析，研究表明：我國(guó)上市公司股票價(jià)格與經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)之間具有關(guān)聯(lián)性。郭認(rèn)為這是由于：近年來(lái)我國(guó)股票市場(chǎng)在“加強(qiáng)監(jiān)臀、規(guī)范市場(chǎng)、保護(hù)投資者利益” 的背景下，上市公司治理取得成效機(jī)構(gòu)投資者規(guī)模得到發(fā)展壯大，投資者素質(zhì)得到普遍提高，會(huì)計(jì)信息的準(zhǔn)確性得到

6、提升，會(huì)計(jì)信息的市場(chǎng)認(rèn)同度得到增強(qiáng)，市場(chǎng)價(jià)格開(kāi)始出現(xiàn)了以j-市公司基本面為主導(dǎo)的合理趨勢(shì)。 李壽喜(2004) 以會(huì)計(jì)報(bào)表所涵蓋的信息為公司業(yè)績(jī)的衡量指標(biāo)，通過(guò)對(duì)中美兩國(guó)的上市公司業(yè)績(jī)與股票價(jià)格相關(guān)性的差異比較后發(fā)現(xiàn)：中國(guó)上市公司的利潤(rùn)與凈資產(chǎn)對(duì)股價(jià)的綜合解釋力遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于美國(guó)的上市公司。對(duì)此結(jié)果，李解釋為：美國(guó)會(huì)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)采用了較多的公允價(jià)值計(jì)量，而中國(guó)的會(huì)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)大多采用歷史成本或賬面價(jià)值計(jì)量； 中國(guó)上市公司的股價(jià)吸收了較多的非會(huì)計(jì)信息，即認(rèn)為炒作成分較多。 而中聯(lián)財(cái)務(wù)顧問(wèn)有限公司等(2004)對(duì)2003年1250個(gè)上市公司的全體樣本和20個(gè)行業(yè)的子樣本研究后發(fā)現(xiàn)：2003年市凈率與公司業(yè)績(jī)的相關(guān)性

7、增強(qiáng)，即市凈率有向公司業(yè)績(jī)靠攏的趨勢(shì)，資產(chǎn)得分與市凈率正相關(guān)的行業(yè)數(shù)量最多，說(shuō)明股價(jià)中有很大一部分信息足反映公司資產(chǎn)質(zhì)量的；市凈率與凈資產(chǎn)收益率存在明 的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與總股本存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，與凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率存在微弱的正相關(guān)關(guān)系。 三 研究思路，設(shè)定變量，樣本選取（一）研究方法上市公司的業(yè)績(jī)主要反映在短期償債能力，長(zhǎng)期償債能力，盈利能力，股東獲利能力，發(fā)展能力，風(fēng)險(xiǎn)水平等方面，因此，我們將選取反映公司以上能力的2005年度財(cái)務(wù)指標(biāo)，作為解釋變量，進(jìn)行股票價(jià)格與其之間的回歸模型，在對(duì)模型的檢驗(yàn)與修正中結(jié)合相關(guān)經(jīng)濟(jì)理論，金融理論及中國(guó)實(shí)際具體情況進(jìn)行分析。（二）設(shè)定變量及簡(jiǎn)單說(shuō)明1因變量(Y)：由于一

8、般上市公司的年度財(cái)務(wù)報(bào)告在次年的4月份公布，因此選取樣本股2006年4月份收盤(pán)價(jià)作為因變量。2自變量： (1) 每股收益(X1)=凈利潤(rùn)發(fā)行在外的加權(quán)平均普通股股數(shù)（反映股東獲利能力，且在我國(guó)沒(méi)有優(yōu)先股發(fā)行，因此在凈利潤(rùn)中無(wú)須減去優(yōu)先股股息） (2) 每股凈資產(chǎn)(X2)=股東權(quán)益總額/普通股股數(shù) (3) 凈資產(chǎn)收益率（ROE）（X3）=（股東權(quán)益期末余額+股東期初余額）/2（反映盈利能力） （4）凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率(X4)= （本年凈利潤(rùn)-期初凈利潤(rùn)）/期初凈利潤(rùn) （反映發(fā)展能力） （5）市盈率（X5）=每股市價(jià)/每股收益（反映市場(chǎng)價(jià)值比率） （三）樣本選取及依據(jù)研究對(duì)象：中國(guó)所有A股股票：樣本范圍

9、：滬深300指數(shù)的樣本股（選取理由：盡管滬深兩市在形式上和地域上是分割的，但它們之間存在很強(qiáng)的內(nèi)在聯(lián)系，基本上不存在長(zhǎng)期的滬強(qiáng)深弱或深強(qiáng)滬弱的情況。有研究表明，滬深兩市指數(shù)的相關(guān)系數(shù)高達(dá)963 %，并且兩市股價(jià)指數(shù)屬于長(zhǎng)程相關(guān)。從統(tǒng)計(jì)角度來(lái)看，樣本愈大愈具有代表性。因此，本文將兩市樣本進(jìn)行綜合研究； 滬深300指數(shù)的樣本股是滬深兩市所有A股股票中流動(dòng)性強(qiáng)的300只規(guī)模最大的股票。其樣本空間：剔除下列股票后的所有滬深兩市A股股票； 上市時(shí)間不足一個(gè)季度的股票；暫停上市股票；經(jīng)營(yíng)狀況異?；蜃罱?cái)務(wù)報(bào)告嚴(yán)重虧損的股票；股價(jià)波動(dòng)較大、市場(chǎng)表現(xiàn)明顯受到操縱的股票； 其他經(jīng)專家委員會(huì)認(rèn)定的應(yīng)該剔除的股票。

10、 其選樣標(biāo)準(zhǔn)：規(guī)模，流動(dòng)性。 選樣方法：對(duì)樣本空間股票在最近一年（新股為上市以來(lái)）的日均成交金額由高到低排名，剔除排名后50%的股票，然后對(duì)剩余股票按照日均總市值由高到低進(jìn)行排名，選取排名在前300名的股票作為樣本股。 總之：滬深300指數(shù)是兩家交易所合作的產(chǎn)物，是第一個(gè)具有廣泛代表性的A股統(tǒng)一指數(shù)，能較好反映市場(chǎng)運(yùn)行狀況）在滬深300指數(shù)樣本股相關(guān)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，再次剔除以下股票：1金融類公司，因?yàn)檫@類公司其他類上市公司在財(cái)務(wù)特征上存在很大的差異；2 排除每股凈資產(chǎn)、每股收益或凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率為負(fù)的公司； 3 市盈率大于80的股票； 最終得到以下樣本數(shù)據(jù)：2006年4月收盤(pán)價(jià)每股收益每股凈資產(chǎn)凈資

11、產(chǎn)收益率凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率市盈率1.90.3518462.2330550.1575630.1461426.2811492.640.6155772.5863030.2380140.5060924.4023762.750.207453.2938480.0629810.07856315.0397762.850.1340882.2449770.0597280.15016220.8817353.030.111511.4770640.0754940.11755522.688583.090.0748891.2396330.0604123.26283730.8456283.190.2156172.4443060.0

12、882120.03209218.1339983.20.2385243.4611280.0436770.30849418.5305923.250.1781053.2710810.0544480.09856520.3812583.320.1773081.8237110.0972240.07682218.0476523.40.2038472.1440860.0950740.10455119.0829013.790.1425852.4777390.1641590.24154811.7897043.80.2825462.2697390.1244840.14525913.8030393.810.32128

13、94.4847910.071640.10880811.4850043.820.2224252.8749580.0773670.00098917.3541263.910.464862.7505090.1690090.3796157.5506633.930.2818372.5112370.1122310.11383214.5119113.970.1031012.4539740.0420140.25563236.4691714.040.1429982.3265460.1077970.13442224.8254814.180.1777372.6172390.067910.03322213.221768

14、4.190.3995413.5069890.1139270.54754410.0615374.20.178832.1550090.0829831.97497120.8019344.210.8814712.2504880.2073810.0308545.2525814.220.7232492.2528120.1700640.3480815.696524.260.445082.0380080.1102230.1959669.7285914.270.2544362.0044750.0635380.00260615.4065984.320.2311892.8805410.0802590.2959311

15、2.457364.680.1273343.1235220.0407660.18555332.7486144.810.3083493.2029310.0962710.16666715.7289434.930.0892253.9234380.0181230.21470634.7434334.970.1630743.8561120.0878587.94093724.7127075.020.5468773.0490880.1793580.5485196.3085455.080.2430343.2136360.0756260.65653822.7951875.10.5081722.0935990.181

16、9060.6394998.1074955.140.1773612.4154120.0734290.09312623.3421775.210.3425732.8978590.1182160.29328415.0916575.230.2090042.5586020.0816870.38765123.1574295.250.6735372.4472350.2752240.1554758.2400775.310.397472.7952270.1421960.63017515.0954645.50.4231463.9173990.10801738.665912.6197675.550.06383.161

17、0050.0201830.73400371.787075.590.7018213.8235950.183550.1706595.6139695.630.4992883.6355880.1373340.15808711.09585.660.2189211.6177210.1353270.45298224.5751215.790.5802783.7863230.1796670.3974657.3940335.890.174382.4483310.0712240.44249520.0711325.910.496442.7705430.1791851.45494410.0112756.030.8160

18、623.2204520.25340.4345226.7396836.070.456254.4869310.1834590.22565510.2136956.110.4096613.2770810.1250080.11089915.2076896.220.1028275.5659580.0184740.19903674.2997436.230.3629492.2334470.1625060.53798811.8749376.310.5796624.2134860.1375730.5061617.038596.370.7802283.558480.2192590.7141888.5487886.3

19、90.6964374.7970640.145180.29226910.4101246.40.5739383.3285910.1724270.28065310.4366686.480.2245264.885660.0778070.07555727.3910616.480.4078153.7149960.1502080.0986216.9684936.51.0455862.2380690.3229040.827236.264436.620.2275023.232750.0703742.3365227.5162156.731.0084175.1958990.1940790.1136349.60912

20、7.010.4716081.9643010.0685130.02704821.7592947.090.6156244.6482450.1324420.4442068.2517877.130.5811123.2682550.0554150.42756829.7053857.20.4073865.0722930.0408860.75269231.9693277.260.4226443.2677090.1293390.05558317.3195557.30.8171584.5764120.1785590.5157788.4194277.450.944983.0897350.3058450.37552

21、37.4075627.560.5497842.7118780.2027320.02390817.952527.750.8043673.8042970.2114370.5414787.0117227.790.529743.9991350.0574470.48039423.7224937.820.6180443.1535830.1959821.0620056.5205677.850.3051733.3967660.0898420.06306820.2508127.870.0548864.8290510.0300080.01695679.0726447.870.3193334.2706350.097

22、6360.32638224.7390397.990.2071125.314830.0389690.04402223.6587418.040.4527273.8356860.118030.40158714.1807168.050.6056394.8526740.1248050.1689798.7015578.170.2478944.8601820.0866710.18552225.8577958.230.4450395.2793550.1075040.17775527.5058168.250.5937294.2794650.1810450.31509716.1521388.530.3082254

23、.0901080.1474680.28003417.3898918.781.2676125.0530350.2508620.399836.7844089.020.7358135.7967730.1937990.03544110.9402869.050.2715054.4228320.0613870.02320824.9351119.160.1934154.3834130.081150.07085244.5157619.350.9593454.6363210.2638230.59322411.1847119.360.5116244.000610.1705070.16221215.0110169.

24、490.3694975.605650.1024770.12275933.3967979.660.2323454.7772180.0615120.08663535.8088339.750.242494.5972050.0933660.1265927.6299879.760.3312985.0758280.107710.91355223.453231100.4717234.1893660.1479050.17250711.68057410.490.323244.9892560.0810280.31796322.49104810.70.550914.4142530.1613560.08228317.

25、71614310.770.9491135.0693520.1872260.21111210.92599110.780.3077184.7061040.1803630.36065122.68310511.010.211982.0539370.1032070.45165126.93648711.020.6590694.1065420.1604920.02896817.16057111.120.4400436.6251230.066420.60898320.11168811.240.4951913.2904290.1504940.2487722.0924911.280.4302533.9121740

26、.1099780.38519918.59371611.30.3403224.6941910.0724990.04005830.76494111.481.1071427.9485610.1392880.2267737.93032711.560.6812636.1015170.1116550.171717.1446311.580.6949543.1921730.2177060.6190487.30983711.640.6789974.5905780.1479110.1298214.52141512.220.7209324.7282150.1524750.07553120.00187813.50.6

27、419993.3311560.1927261.0260729.62618113.591.1531824.3997610.2621010.5188639.78163214.010.3055814.186210.1397770.48689226.277814.140.4451835.4416770.1823270.42882628.93189614.210.7188354.1542920.1730340.56262115.09386614.450.3378625.3560580.1006721.0089419.65301714.50.7135773.4977490.204010.54823118.

28、9187614.680.5613215.9657890.1892660.70912714.87561114.751.2092595.5219620.2189910.6718827.54180914.80.5585445.0108440.2777660.5029516.11331714.890.4443395.3768680.1869430.91076114.62845815.060.8288642.8954860.2862612.17157212.19742215.210.6940465.4132560.1282120.05039120.04189915.210.4594214.252070.

29、1080460.32595432.71507515.31.1734594.0742460.2880190.9947710.57556915.580.5180684.1074380.1667190.33790418.12503516.270.8549775.8115290.2243130.15525111.82488316.370.7836424.9666170.2641531.64282810.82127316.40.7277884.095630.3472890.53066519.30506616.90.6766513.7801620.1354780.30281227.85071516.940

30、.6719533.1485270.312750.74935417.20359317.490.729274.7756890.0480080.69922141.91557417.880.749845.8032580.129210.22689519.65752718.810.6215454.3349420.2661930.02121518.5505519.270.8310135.5490150.1497590.23640729.77091119.511.2939914.8645190.2660060.0504028.50083119.531.3075675.7150430.1132830.19528

31、434.00886121.731.2401774.8173020.0852510.7315131.51848122.571.5719626.9840760.0818950.42328732.86931423.341.3073075.0601020.1004240.98492540.05765924.032.0139194.9413710.5109690.9563486.54445425.021.5465354.8877220.140580.50500522.17608125.311.2447287.5522320.1179590.18384222.31813826.61.1914234.236

32、3520.2812381.76514424.48333727.651.8175094.5090410.1813041.21979314.5197230.411.8232596.44160.1278040.15057121.88861233.730.8305578.066910.1029590.73040720.75714934.441.0454835.4857810.2999280.93500419.12991636.491.7701424.5605760.1688690.53026529.12450236.621.4780685.9258790.2494260.60098517.401095

33、37.161.792033.8997590.2030971.32889216.33776753.951.561277.8457550.1989950.8891620.46411291.412.37029410.7902050.2196710.36315419.246559三 模型設(shè)定及其估計(jì)（一）設(shè)定模型：（模型一）用EViews軟件進(jìn)行OLS回歸，回歸結(jié)果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 19:58Sample: 1 151Included observations: 151VariableCo

34、efficientStd. Errort-StatisticProb.C-10.860842.092468-5.1904450.0000X114.912061.6390629.0979250.0000X22.2700640.4121445.5079380.0000X33.8308788.7253690.4390510.6613X40.0045800.1457140.0314320.9750X50.1753810.0491763.5664060.0005R-squared0.716871Mean dependent var11.29947Adjusted R-squared0.707108S.D

35、. dependent var10.53760S.E. of regression5.702896Akaike info criterion6.358750Sum squared resid4715.839Schwarz criterion6.478641Log likelihood-474.0856F-statistic73.42684Durbin-Watson stat1.058247Prob(F-statistic)0.000000得到估計(jì)模型：=-10.86084+14.91206X1+2.270064X2+3.830878X3+0.004580X4+0.175381X5SE=（2.0

36、92468）（1.639062）（0.412144）（8.725369）（0.145714）（0.049176）T=（-5.190445）（9.097925）（5.507938）（0.439051）（0.031432）（3.566406）=0.716871 =0.707108 DW=1.058247 F=73.426841 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：在的顯著性水平下，F(xiàn)=73.42684回歸方程總體顯著，且=0.716871擬合優(yōu)度較高，說(shuō)明模型對(duì)樣本的擬合較好。2 經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)： 估計(jì)的參數(shù) = 14.91206，說(shuō)明每股收益增加一個(gè)單位，股票價(jià)格平均上升14.91206個(gè)單位，與經(jīng)濟(jì)意義相符合，同理，

37、后面四個(gè)指標(biāo)參數(shù)檢驗(yàn)也符合經(jīng)濟(jì)意義，分別對(duì)股票價(jià)格有同方向影響。3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)：（1）多重共線性檢驗(yàn)由此可見(jiàn), = 0.7168, =0.707108，較高，在F檢驗(yàn)值為73.42684，比較顯著.但在的顯著性水平下, 與的t檢驗(yàn)不顯著，這表明,很可能存在較嚴(yán)重的多重共線性.解釋變相關(guān)系數(shù)矩陣如下：X1X2X3X4X5X110.5484890.584510-0.020662-0.23792X20.54848910.105242-0.0183230.15036X30.584510.10524201-0.015749-0.544395X4-0.020662-0.018323-0.015741-0

38、.040191X5-0.2379270.150365-0.544395-0.0401911有上表可以看出，各解釋變量相互之間可能存在一定的多重共線性。修正多重共線性：用逐步向后回歸法，有模型回歸結(jié)果可以看出，與參數(shù)估計(jì)的t檢驗(yàn)不顯著，因此二者很有可能是其造成了多重共線性。第一步：剔除X3變量，回歸結(jié)果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 21:15Sample: 1 151Included observations: 151VariableCoefficientStd. Errort-Statisti

39、cProb.C-10.222321.500281-6.8136000.0000X115.303701.37127311.160210.0000X22.2387130.4047875.5305910.0000X40.0025180.1452360.0173360.9862X50.1655470.0436573.7920080.0002R-squared0.716495Mean dependent var11.29947Adjusted R-squared0.708727S.D. dependent var10.53760S.E. of regression5.687109Akaike info

40、criterion6.346833Sum squared resid4722.108Schwarz criterion6.446743Log likelihood-474.1859F-statistic92.24539Durbin-Watson stat1.061182Prob(F-statistic)0.000000其他變量t統(tǒng)計(jì)量增大，說(shuō)明引起一定的多重共線性，將其剔除。第二步：將剔除，回歸結(jié)果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 21:18Sample: 1 151Included observ

41、ations: 151VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-10.219571.486826-6.8734150.0000X115.302991.36599911.202780.0000X22.2387700.4033955.5498240.0000X50.1655110.0434613.8082670.0002R-squared0.716494Mean dependent var11.29947Adjusted R-squared0.710708S.D. dependent var10.53760S.E. of regression5.

42、667738Akaike info criterion6.333590Sum squared resid4722.118Schwarz criterion6.413518Log likelihood-474.1861F-statistic123.8359Durbin-Watson stat1.061261Prob(F-statistic)0.000000效果更好，說(shuō)明剔除x4合理。第三步：假若將x1，或x2或x5剔除，結(jié)果分別如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 21:20Sample: 1 151I

43、ncluded observations: 151VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-7.9804101.426565-5.5941450.0000X113.286711.31541110.100810.0000X22.7700500.3953947.0058050.0000R-squared0.688524Mean dependent var11.29947Adjusted R-squared0.684315S.D. dependent var10.53760S.E. of regression5.920645Akaike info

44、criterion6.414436Sum squared resid5187.998Schwarz criterion6.474381Log likelihood-481.2899F-statistic163.5782Durbin-Watson stat1.135825Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 21:20Sample: 1 151Included observations: 151VariableCoefficientStd. Errort-St

45、atisticProb.C-5.5372791.341883-4.1264980.0001X119.915741.18817416.761630.0000X50.2489270.0446975.5692300.0000R-squared0.657092Mean dependent var11.29947Adjusted R-squared0.652458S.D. dependent var10.53760S.E. of regression6.212200Akaike info criterion6.510575Sum squared resid5711.532Schwarz criterio

46、n6.570521Log likelihood-488.5484F-statistic141.8012Durbin-Watson stat0.979340Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 21:20Sample: 1 151Included observations: 151VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-5.5372791.341883-4.1264980.0001X119.915741.1

47、8817416.761630.0000X50.2489270.0446975.5692300.0000R-squared0.657092Mean dependent var11.29947Adjusted R-squared0.652458S.D. dependent var10.53760S.E. of regression6.212200Akaike info criterion6.510575Sum squared resid5711.532Schwarz criterion6.570521Log likelihood-488.5484F-statistic141.8012Durbin-Watson stat0.979340Prob(F-statistic)0.000000可見(jiàn)，可決系數(shù)都明顯變差，且被解釋變量分別對(duì)這三個(gè)變量的線性回歸方程的擬合不好，因此決定保留x1，x2，x5三個(gè)變量作為解釋變量，模型修正為：（模型二）OLS回歸