粗略看了下，我想作为一片硕士程度的文章还是不错的（请相信我绝对没有贬低的意思）

提4点意见：

1 我不是nba球迷，但是我的常识告诉我，至少球员a今次合同上的工资，是和他前个赛季，或者前几个赛季的表现相关的，
举个简单的例子--- y=f[x1(t),x1(t-1)，x2,... xn] 典型的dynamic reg， 当然，这仅仅是我的猜想，我也没有试过。。。

2 lz的evaluation部分我看的不是太清晰，（我如果看漏还请包涵），但是我认为楼主的model有overfitting的嫌疑，建议把
training set和validation set分开，此外 R square 也不是仅有的criterion，

3 既然你都检验了heteroscedasticity，那么为何不继续做下去？residual 是否是whitenoise？（我权当你用的ols做estimation吧）

4 我想你是希望对各个var进行解释了，那么对multicollinearity的检验必不可少，比如你数据中的yearsexp和age30，绝对有很大的相关性，
这虽然对R square无妨但是会make your t test invaid

[此贴子已经被作者于2007-9-11 4:50:37编辑过]

一种教科书样标准的方法：

找出所有能找到的相关的var，做stepwise reg

现在任何软件都可以实现吧