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多元线性回归：
1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
5.选项里面至少选择95%CI，点击ok。
计算模型
一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。
当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元线性回归。
设y为因变量X1,X2…Xk为自变量，并且自变量与因变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为：
Y=b0+b1x1+…+bkxk+e
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。
7.
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。
1、论点（证明什么）论点应该是作者看法的完整表述，在形式上是个完整的简洁明确的句子。从全文看，它必能统摄全文。表述形式往往是个表示肯定或否定的判断句，是明确的表态性的句子。A．把握文章的论点。 中心论点只有一个（统率分论点）⑴明确：分论点可以有N个（补充和证明中心论点）⑵方法①从位置上找：如标题、开篇、中间、结尾。②分析文章的论据。（可用于检验预想的论点是否恰当）③摘录法（只有分论点，而无中心论点）B．分析论点是怎样提出的：①摆事实讲道理后归结论点；②开门见山，提出中心论点；③针对生活中存在的现象，提出论题，通过分析论述，归结出中心论点；④叙述作者的一段经历后，归结出中心论点；⑤作者从故事中提出问题，然后一步步分析推论，最后得出结论，提出中心论点。2、论据（用什么证明）⑴论据的类型：①事实论据（举例后要总结，概述论据要紧扣论点）；②道理论据（引用名言要分析）。⑵论据要真实、可靠，典型（学科、国别、古今等）。⑶次序安排（照应论点）；⑷判断论据能否证明论点；⑸补充论据（要能证明论点）。3、论证（怎样证明）⑴论证方法 （须为四个字）①举例论证（例证法）事实论据记叙②道理论证（引证法和说理）道理论据 议论③对比论证（其本身也可以是举例论证和道理论证）④比喻论证 比喻在说明文中为打比方，散文中为比喻。⑵分析论证过程：①论点是怎样提出的；②论点是怎样被证明的（用了哪些道理和事实，是否有正反两面的分析说理）；③联系全文的结构，是否有总结。⑶论证的完整性（答：使论证更加全面完整，避免产生误解）⑷分析论证的作用：证明该段的论点。4、议论文的结构⑴一般形式：①引论（提出问题）―――②本论（分析问题）―――③结论（解决问题）。⑵类型：①并列式②总分总式③总分式④分总式⑤递进式。6、驳论文的阅读⑴作者要批驳的错误观点是什么？⑵作者是怎样进行批驳的，用了哪些道理和论据；⑶由此，作者树立的正确的观点是什么？7、常见考点①、议论文的论点考点：第一，分清所议论的问题及针对这个问题作者所持的看法（即分清论题和论点）。第二，注意论点在文中的位置：（1）在文章的开头，这就是所谓开宗明义、开门见山的写法。（2）在文章结尾，就是所谓归纳全文，篇末点题，揭示中心的写法。这种写法在明确表达论点时大多有。所以，总之，因此，总而言之，归根结底等总结性的词语。第三、分清中心论点和分论点：分论一般位于段首或有标志性词语：首先、其次、第三等第四、要注意论点的表述形式：有时题目就是中心论点。一篇议论文只有一个中心论点。第五、通过论据来反推论点：论据是为证明论点服务的，分析论据可以看出它证明什么，肯定什么，支持什么，这就是论点。②、议论文的论据考点：论据是论点立足的根据，一般全为事实论据和道理论据。1、用事实作论据。事例必须真实可靠，有典型意义，能揭示事物本质并与论点有一定的逻辑联系。议论文中，对所举事例的叙述要简明扼要，突出与论点有直接关系的部分。明确论据时，不仅要知道文中哪些地方用了事实论据，还要会概括事实论据。概括时，要做到准确，必须依据论点将论据本质特点把握住，然后用确切的语言进行表述。 2、用作论据的言论，应有一定的权威性，直接引用时要原文照录，以真核对，不能断章取义；间接引用时不能曲解原意。③、议论文的结构、层次考点：结构有：并列式结构、对照式结构、层进式结构、总分式结构。此考点的基本形式：作者如何证明论点的？
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0.01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0.05，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
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。
7.
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。
步骤如下：
1、把自己需要分析的数据导入到SPSS，点击左上角的文件进行打开，选择弹出对话框中的数据。2、点击工具栏上的分析，依次选择回归，然后选择“多项Logistic” 多元线性回归分析和logistic回归分析都可以的。3、把变量依次移动到右侧的因变量、因子和协变量框内。4、就可以在度量标准中看到度量数据。5、再对多项逻辑回归的模型、统计量、条件、选项和保存进行设置。6、点击确定，即可用SPSS把多因素Logistic回归分析做好。多因素logistic回归是指包含的研究因素较多，如二项logistic回归、多项Logistic回归等。
一、回归分析主要内容：
1、从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。
2、对这些关系式的可信程度进行检验。
3、在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。
4、利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。
二、回归分析的步骤：
1、确定变量
明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。
2、建立预测模型
依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。
3、进行相关分析
回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当自变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。
因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。
4、计算预测误差
回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。
5、确定预测值
利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。
扩展资料：
回归分析法的有效性和注意事项：
1、有效性：
用回归分析法进行预测首先要对各个自变量做出预测。若各个自变量可以由人工控制或易于预测，而且回归方程也较为符合实际，则应用回归预测是有效的，否则就很难应用；
2、注意事项：
为使回归方程较能符合实际，首先应尽可能定性判断自变量的可能种类和个数，并在观察事物发展规律的基础上定性判断回归方程的可能类型；其次，力求掌握较充分的高质量统计数据，再运用统计方法，利用数学工具和相关软件从定量方面计算或改进定性判断。
参考资料来源：百度百科——回归分析
来看看SPSSAU的分析结果，格式规范并且更易解读。
第一步：首先对模型整体情况进行分析
包括模型拟合情况（R²），是否通过F检验等。
由上图可知，模型R²值为0.402，意味着平台交互性,教学资源,课程设计,课程实施可以解释学生在线学习课程满意度的40.2%变化原因。回归模型通过F检验(F=49.628，P<0.05)，说明至少一个变量会对满意度产生影响关系。
第二步：分析X的显著性
分析X的显著性（P值），如果呈现出显著性，则说明X对Y有影响关系。如果不显著，则应剔除该变量。
可以看到，四个解释变量对满意度的显著性分析P值均小于0.05，说明X对Y均有显著性影响关系。
第三步：判断X对Y的影响关系方向及影响程度
结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响，为负数则说明有负向影响。
通过回归系数来看，模型中四个解释变量的B值分别为0.110、0.150、0.271、0.079。说明平台交互性，教学资源，课程设计，课程实施对满意度均呈现出显著的正向影响关系。
第四步：写出模型公式
模型公式为：满意度=1.600 + 0.110*平台交互性 + 0.150*教学资源 + 0.271*课程设计 + 0.079*课程实施
第五步：对分析进行总结
SPSSAU也会提供智能分析建议，方便分析人员快速得出分析结果，具体分析如下：
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。
一、引言近年来，我国旅游业一直保持较高的发展速度，旅游业作为国民经济新的增长点，在整个社会经济发展中的作用日益显现。我国的旅游业分为国际旅游和国内旅游两大市场，虽然国际旅游外汇收入的年均增长率高于国内旅游收入，但国内旅游收入在我国旅游收入中占50％以上的比例，而且近些年来国内旅游收入年增长率已明显超过国际旅游收入的年增长率，因此，有必要对影响国内旅游业快速发展的因素进行研究。孙根年等采用 Cobb 一 Douglas 生产函数和对数直线模型，分析了人均收入驱动下的我国城市和农村居民国内旅游客流量及出游率的变化，为定量预测城市和农村居民国内旅游提供了科学依据"。黄金红等运用计量经济软件的分析结果为，国内旅游人数、人均花费（城镇居民人均旅游支出和农村居民人均旅游支出）是影响旅游收入的主要因素"。郭丽君通过对国内旅游人数、人均旅游花费、旅游产品的质量和旅游资源的吸引物等运用计量经济模型对国内旅游收入进行研究国。王占祥就人均 GDP 、旅游人数和国内物价水平对国内旅游收入的影响进行实证研究。关勇等在采用回归分析和相关分析等统计学方法，就国内旅游人数、人均 GDP 、城镇人口比重、旅客周转量，从定量的角度分析影响我国国内旅游需求的因素国。李仕柯从影响国内旅游收入的因素中选取国内旅游人数、城镇居民人均旅游支出、农村居民人均旅游支出、公路里程和铁路里程建立计量经济学模型间。本文选取的变量是在文献"的基础上多选取了旅行社数、旅行社职工数、星级饭店数这三个对旅游收入有影响的变量，运用 spss 软件，对影响国内旅游收入的因素中选取旅行社数、旅行社职工人数、星级饭店总数、国内旅游人数、城镇居民人均旅游支出、农村居民人均旅游支出、公路里程、铁路里程这八个变量建立回归模型，再采用逐步回归对模型消除多重共线性，并运用灰色系统模型对未来5年我国国内旅游收入加以预测。4/18二、模型的简介（一）逐步回归分析的简介3在实际问题中，人们总是希望从对因变量，有影响的诸多变量中选择一些变量作为自变量，应用多元回归分析的方法建立"最优"回归方程以便对因变量进行预报或控制。所谓"最优"回归方程，主要是指希望在回归方程中包含所有对因变量影响显著的自变量而不包含对，影响不显著的自变量的回归方逐步回归分析正是根据这种原则提出来的一种回归分析方法。它的主要思考虑的全部自变量中按其对，的作用大小，显著程度大小或者说贡献大大到小地逐个引入回归方程，而对那些对，作用不显著的变量可能始终入人回归方程。另外，己被引人回归方程的变量在引入新变量后也可能失去重要性
[17] 胡明霞,叶文宏. 购买法和权益联合法合并会计报表的特征比较及其选择[J]. 上海立信会计学院学报. 2009(01) [18]Altman. Corporate financing[J]. Journal of Accounting Research,2008:98-103. [19]De Servigny. Credit risk: measurement and management[M]. Beijing:China Financial and Economic Publishing House,2009:234-243. [20]Freixas X. The Lender of Last Re sort: A Twenty-First Century Approach[J]. Journal of the European EconomicAssociation,2009:123-145. [21]K.R Subramanyam, John J.Wild[J]. Financial Statement Analysis, 2009,08:07-26. [22]Michael Porter, Bank capital requirements and managerial self[J]. The Quarterly Review of Economics and Finance,2009:77-84. 本科财务管理论文开题报告篇二 一、课题的来源 属于自选课题。本课题是在导师指导下,通过查阅期刊网上的中国优秀博硕士学位论文全文数据库和中国期刊全文数据库等相关资料后确定的。 二、课题的理论与实际意义 近年来，随着国内外资本市场上频频出现的会计造假事件和股市欺诈大案，上市公司账面盈利的真实性不断地受到人们的质疑.尽管某些公司的报表账面上都出现了丰厚的盈利却因无力偿还到期债务而陷入财务困境，最终难逃破产清算的厄运.相反，有些微利企业甚至微亏企业，其账面盈利并不突出，但因其现金流量运转良好使企业得到持续生存.正是基于这两者之间存在着如此微妙的关系，本文认为探究企业账面盈利与现金流量的相互关系和状态分布具有很强的现实意义.会计账面盈利与现金流量的相关性进行实证研究后，发现两者的相关程度很低，很大一部分上市公司的账面盈利没有形成相应的现金流入，导致两者之间产生“滞脱”的效应.因此，本文为了说明在对企业的财务状况进行评价时，不能仅仅局限于使用一些反映企业账面盈利的指标，应该还需要考虑一些反映企业创造现金流量能力的指标. 三、本课题国内外的研究动态 在国外，Hopwood&Mckeown(1992)研究了制造业企业经营活动现金流量和每股收益的时间序列。他们发现两者的时间序列显著不同，而且收益序列比现金流量序列具有更强的自相关性Jose Manuel和Frank Gary(1994)的研究表明，现金洗量与会计利润之间在财务分析过程中具有相互的支撑作用.利用现金流量的信息可以对会计利润信息起到修正作用。研究Bodenhorn及Diran(1964)提出了现金利润的概念，其主要体现为经营净现金流量的概念.并提出了现金流量与会计利润在计量基础等方面的不同，但并未定义现金利润的公式与进行实证研究。 在国内，蔡梦珊，张婧(2007)以2000～2003年在深市与沪市上市的263家制造业公司为研究对象，通过实证研究发现净利润和主营业务收入与经营活动净现金流量之间显著相关，并且随着时间的推移，对经营活动净现金流量的影响也有增加的趋势。车伟娜,戴永秀(2006)通过抽取中国在沪市上市的部分公司会计收益与现金流量的数据，分析后发现中国上市公司中会计收益和经营现金流量有一定的相关性，但相关性不强。胡双丹，蒋贤品(2007)H1对2004年中国证券市场上的129家金属和非金属行业上市公司的会计账面盈利与现金流量的相关性进行实证研究后，也发现两者的相关程度很低。三是现金流量与净利润背离王啸，刘伟(2003)以l 998～2002年为研究期限，对我国上市公司经营现金流量和净利润进行了研究，发现样本期间我国上市公司现金流量和净利润有背离倾向，在此期间现金流量一直在上升，而净利润则出现了下滑的情况。蔡卫民，熊翠(2010)2006—2008年18家旅游上市公司为样本，从实证角度分析了旅游上市公司近年来会计利润与现金流量的相关性。研究发现：由于旅游行业的经营特点，其会计利润与现金流量呈现高度的正相关关系;且不同类型的旅游上市公司之间的会计利润与现金流量存在显著性差异。 四、主要论点与论证思路 现金流量来源有3种途径：经营活动产生的现金流量、投资活动产生的现金流量和筹资活动 产生的现金流量。本文的主要目标是对我国上市公司会计净利润与经营活动净现金流量的研究，主要采用了理论分析与实证分析相结合的分析方法。本文先通过某行业2008年到2010年内50家公司的每股收益与每股现金净流量、每股经营活动净利润与每股经营活动现金净流量的偏离程度的进行描述性统计分析，用统计软件SPSS的Regression/liner'过程分析数据，进行相关分析与回归分析，得出结果 五、论文提纲 1.绪论 (1)研究的背景及意义 (2)文献综述 (3)研究的思路与方法 2.现金流量与会计利润的理论分析 (1)会计利润的理论分析 (2)现金流量的理论分析 (3)关联性分析 3.研究设计 (1)指标选取 (2)研究假设 (3)样本选取及数据来源 4.实证分析 (1)描述性统计分析 (2)相关分析 (3)回归分析 (4)不同前提两者差异分析 5.研究结论及展望 (1)结论分析 (2)研究展望 六、预期目标 通过本课题的研究，一方面更加加强对上市公司的监管作用以及更加提高上市公司的盈利质量，以此更好的提升公司的竞争力。另一方面是从理论和实践两个方面提高本人的专业知识水平，培养自己合理运用所学知识进行分析和解决实际问题的能力。 七、时间安排 整个毕业论文写作过程分选题、完成开题报告、写作毕业论文、进行论文答辩四个阶段。 1、2006年12月1日前确定毕业论文选题或方向，报学院备案。 2、2006年12月20日前完成开题报告。开题报告按学院的统一格式撰写。 3、2006年3月30日前在指导老师的指导下拟定并完善论文提纲调研计划，搜集参考文献;利用实习期间从事调研与资料收集，完成论文的初稿。并按指导老师的意见进行反复的、认真的修改。 4、毕业论文应2006年5月20日前定稿，把正文和相关资料按规定顺序装订成册，交给指导老师。 5、5月21日-6月11日准备论文答辩。看了“本科财务管理论文开题报告”的人还看： 1. 浅谈财务管理论文开题报告 2. 财务管理开题报告范文 3. 财务类论文开题报告 4. 财务管理论文开题报告精选 5. 财务管理论文开题报告范文
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 3289.18 3139 2225.701979 2 3581.26 3208 2376.341980 3 3782.17 3334 2522.811981 4 3877.86 3488 2700.901982 5 4151.25 3582 2902.191983 6 4541.05 3632 3141.761984 7 4946.11 3669 3350.951985 8 5586.14 3815 3835.791986 9 5931.36 3955 4302.251987 10 6601.60 4086 4786.051988 11 7434.06 4229 5251.901989 12 7721.01 4273 5808.711990 13 7949.55 4364 6365.791991 14 8634.80 4472 7071.351992 15 9705.52 4521 7757.251993 16 10261.65 4498 8628.771994 17 10928.66 4545 9374.34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） ＝(-0.252) (0.672) (0.781) (7.433) 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0.6667，资金的边际产出为0.7764，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增77.68亿元。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7.433，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） ＝(-2.922) (4.427) (14.533) 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1.2085，资金的边际产出为0.8345，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0.05，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） ＝ (-1.172) (2.217) (9.310) 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） ＝(0.313)(－2.023)(8.647) 可以看出，模型4中劳动力弹性 ＝-1.01161，资金的产出弹性 ＝1.0317，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） ＝(0.581)(2.267)(10.486) 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
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
多元线性回归模型表示一种地理现象与另外多种地理现象的依存关系，这时另外多种地理现象共同对一种地理现象产生影响，作为影响其分布与发展的重要因素。设变量Y与变量X1，X2，…，Xm存在着线性回归关系，它的n个样本观测值为Yj,Xj1,Xj2,…Xjm�(j＝1，2，n)，于是多元线性回归的数学模型可以写为：可采用最小二乘法对上式中的待估回归系数β0，β1，…，βm进行估计，求得β值后，即可利用多元线性回归模型进行预测了。计算了多元线性回归方程之后，为了将它用于解决实际预测问题，还必须进行数学检验。多元线性回归分析的数学检验，包括回归方程和回归系数的显著性检验。回归方程的显著性检验，采用统计量：式中： ，为回归平方和，其自由度为m； ，为剩余平方和，其自由度为(n－m－1)。利用上式计算出F值后，再利用F分布表进行检验。给定显著性水平α，在F分布表中查出自由度为m和(n－m－1)的值Fα，如果F≥Fα，则说明Y与X1，X2，…，Xm的线性相关密切；反之，则说明两者线性关系不密切。回归系数的显著性检验，采用统计量：式中，Cii为相关矩阵C＝A-1的对角线上的元素。对于给定的置信水平α，查F分布表得Fα(n－m－1)，若计算值Fi≥Fα，则拒绝原假设，即认为Xi是重要变量，反之，则认为Xi变量可以剔除。多元线性回归模型的精度，可以利用剩余标准差来衡量。S越小，则用回归方程预测Y越精确；反之亦然。