毕业论文金融中介效应检验

中介效应检验的目的是探索一个自变量对因变量的影响是否通过中介变量间接实现，以此确定中介变量在自变量与因变量之间的作用机制。中介效应检验的意义在于：1. 指导理论研究：对于一个理论假设，中介效应检验可以用于验证该理论是否正确。如果中介变量能够显著地解释自变量与因变量之间的关系，那么该理论就能得到支持。2. 指导实践应用：在应用中，中介效应检验可以用于揭示影响因变量的中介机制，从而为实践中的干预措施提供理论基础。比如，如果我们发现中介变量在介导自变量与因变量之间的关系时起到了重要作用，那么我们可以考虑通过干预中介变量来改善因变量。3. 提高研究精度：中介效应检验有助于减轻“虚假相关”（spurious correlation）的问题，即自变量与因变量之间的相关性可能是由其他因素而非中介变量所引起的。通过检验中介效应，我们可以更精确地确定是什么因素导致了自变量与因变量之间的关系，从而提高研究结论的准确性。总之，中介效应检验是一种非常有用的统计方法，可以揭示自变量和因变量之间的机制，为理论研究和实践应用提供支持，同时提高研究的精度和可靠性。

中介效应检验的方法目前有四种：逐步回归法、系数乘积检验法、差异系数检验法和Bootstrapping。

【拓展资料】

什么是中介效应：

中介效应是指某个（某些）变量在另两个（两组）变量间扮演了中间人的角色，也就是社会上说的掮客。当然，这里的变量可以是测量变量，也可以是测量模型，如下图所示，如果是测量变量，那么该模型就是一个路径分析模型；如果是一个测量模型，那么就是结构方程模型。

中介效应检验的方法：

1、逐步回归法分别检验W1，W2，W3和W1-1是否有显著，如果W2和W3同时有意义，那么中介效应存在；如果W1也有意义，那么就是部分中介，否则就是完全中介。部分中介存在的缺陷容易出现假阳性，因为W2的置信度为95%，而W3的置信度也是95%，如果不加以控制，判断A和B之间存在中介效应的置信度将会降低为95%的平方，也就是，也就意味着这个结论的可靠性降低了。逐步回归法直接用SPSS的回归功能就能完成。2、系数乘积检验法（Sobel检验）鉴于逐步回归法的缺陷，很多研究者创造了修正的方法，系数乘积检验法就是其中一种。系数乘积检验法的原理是将W2和W3综合考虑，也就是考虑W2*W3是否有意义，这样就避免了分别检验W2和W3造成的置信度降低问题。Sobel检验也存在缺陷，那就是要求W2*W3服从正态分布，但是这一点是很难保证的，即使是W2和W3服从正态分布，W2*W3也不一定服从正态分布。Sobel检验可以使用SPSS中的Process插件来完成。3、差异系数检验法差异系数检验法检验的是(W1-W1-1)是否有意义，因为通常情况下，W2*W3=(W1-W1-1)，因此，乘积系数法和差异系数法的检验效力是基本上相同的，区别在于两者的标准误不同。经过很多研究者的对比，乘积系数法和差异系数法都比逐步回归法的检验结果更为准确。4、Bootstrapping法跟着草堂君学习了统计基础部分内容的朋友应该知道，大多数假设检验用到的标准误都是做无偏估计或有偏估计得来的，也就是说，检验用的标准误都是伪标准误（估计值），要使估计值准确，需要服从很多的假设条件（例如上面说到的正态分布），系数乘积检验法和差异系数检验法的标准误都是如此。

如果回归结果中有1%或者5%的变量，其他的一些非核心的变量10%显著性水平在核心期刊里也是用的。

调节变量如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。就是说Y与X的关系受到第三个变量M的影响。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等)，也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等)，它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。

中介变量：

中介变量( mediator) 是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。

在这个过程中可以把原有的关于同一现象的研究联系在一起，把原来用来解释相似现象的理论整合起来，而使得已有的理论更为系统。中介变量的研究不仅可以解释关系背后的作用机制，还能整合已有的研究或理论，具有显著的理论和实践意义。

推断统计的显著性水平基本都设定在5%，它是个经验值，也就是说5%稍稍偏左或者偏右都可以接受，所以,甚至都可以叫作边缘显著而接受，但10%太大了，要知道5%的话，z分数就是，也就是均值外将近2个标准差，而10%的话，只是个标准差，一般2个标准差才算是偏高的值，我们才比较有信心认定自己所求的值不属于虚无假设假定的分布，的话相对有点靠近均值了。毕业论文和 核心 期刊的论文都是用5%，没有用10%的