模型汇总
模型
R
R 方
调整 R 方
标准 估计的误差
更改统计量
R 方更改
F 更改
df1
df2
Sig. F 更改
1
.396a
.156
.149
.0351050
21.202
6
686
.000
2
.413b
.171
.152
.0350349
.014
1.305
9
677
.230
a. 预测变量: (常量), CDRlev, Cmb, Clev, Csize, CDRmb, CDRsize。
b. 预测变量: (常量), CDRlev, Cmb, Clev, Csize, CDRmb, CDRsize, Rsize, DRrSIZE, Rlev, Rmb, DRrLEV, DRrMB, DR, R, DRr。
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Anovaa
平方和
df
均方
F
Sig.
回归
.157
.026
.000b
残差
.845
.001
总计
1.002
692
15
.011
9.298
.000c
.831
a. 因变量: EARN
b. 预测变量: (常量), CDRlev, Cmb, Clev, Csize, CDRmb, CDRsize。
c. 预测变量: (常量), CDRlev, Cmb, Clev, Csize, CDRmb, CDRsize, Rsize, DRrSIZE, Rlev, Rmb, DRrLEV, DRrMB, DR, R, DRr。
系数a
非标准化系数
标准系数
t
B
标准 误差
试用版
(常量)
-.428
.042
-10.130
Csize
.021
.002
.477
10.716
Cmb
.004
.256
6.714
Clev
-.001
-.273
-6.334
CDR*size
.089
.657
.512
CDR*mb
-.006
.003
-.162
-1.631
.103
CDR*lev
.041
.490
.625
-.539
.078
-6.908
.027
.604
7.289
.227
3.329
-.432
-5.474
-.016
-2.508
-1.470
.142
-.009
.006
-.254
-1.409
.159
.202
1.461
.145
DR
.364
.245
2.544
1.488
.137
.062
1.740
1.262
.207
R*size
-.004
-1.940
-1.376
.169
R*mb
.053
.476
.635
R*lev
.279
2.145
.032
DR*r
-.479
1.140
-.762
-.420
.674
D*Rr*SIZE
.024
.050
.823
.470
.638
D*Rr*MB
-.010
.031
-.068
-.335
.738
DR*r*LEV
.017
.126
.900
显然模型很不显著。。。可是这种算法是前人提出的啊。。。难道不要求模型显著只要求估计出系数算出c-score就可以了？求大家指教。。。。
倪浦雨 发表于 2015-11-13 20:46
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