毕业论文实证回归系数小

不显著的话可以看一下是不是自己哪一步错了，然后重新选择方程，变量，样本以及方法。下面是对这几个的详细介绍：1、选方程。同样的问题，有时会有不同的模型。某篇经典文献用的是A模型，另外一个大牛可能用的是B模型。倒底哪个模型更好，取决于你对模型背后理论的信念。如果你更认可A模型背后的理论，就用A模型；同理对B模型也是如此。而选择不同的模型时，得到的实证结果往往会存在差别。有时候差别仅仅体现在系数的大小上，而有时候差别体现在系数的显著性上。 2、选变量。同一个财务变量，可能有多个指标能衡量。比如融资约束的度量，在文献经常出现的包括：公司规模、是否支付股利、产权性质、KZ指数、WW指数、信用评级、票据评级、利息偿付倍数、资产的可抵押能力、是否是集团公司等等。再比如掠夺风险的度量，包括：HHI、主营业务利润、价格-成本边际、超额价格-成本边际、勒纳指数、交叉弹性、熵指数、资本-劳动比偏离行业均值的绝对值、股票收益和行业组合收益的协方差、行业内最大四家企业的集中度等等。选择不同的指标衡量某个变量，得到的结果也存在差别。所以也可以采用这种思路来获得显著的结果。不过稳健性检验往往要求对某个无法精确度量的变量采取多种指标衡量，而且有时候还要检验这些指标的一致性（通过相关系数和交叉统计）。 3、选样本。数据处理的过程包含了选择样本的过程。删除ST、PT公司，删除交叉上市的公司，删除IPO当年的数据，删除资不抵债的公司，对离群值进行Winsor处理。样本处理也是五花八门，值得细细琢磨一番。 4、选方法。OLS、FE、GMM、3SLS、IV、Probit、DID，方法有很多，理论上可以改变不同的方法来做实证，但事实上每一种方法都有自己的限定条件和使用范围。所以选方法的可行性不太高。

这种情况是很常见的出现这种情况的原因有很多种但通常是两个变量间并不存在显著关系也有可能是回归方程的形式有错通常可以这样处理：令y=a+bln(x)（自变量取对数，通常能提高线性关系）再检验一下效果

加入变量回归系数越来越小的原因是新加入的自变量未能进一步解释掉较多方差（即SSE变化不大）。根据查询相关公开资料得知，变量回归系数公式是R方=1-(SSE/n-k-1)/(TSS/n-1)，，新增加一个变量，n-k-1变成了n-(k+1)-1，整个分子部分(SSE/n-k-1)就可能增大，从而导致系数R方变小。