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论坛 经济学论坛 三区 经济社会统计专版
10515 2
2017-05-04
悬赏 100 个论坛币 已解决
第一次发帖,求助各位大神,回归分析得出不显著的结果,进行相关分析又是以下结果,有大神可以解释一下结果吗?接下来应该怎么做呢?研究的是内部控制质量(ICQ)与盈余管理(ABSDM)的关系,控制变量分别为资产规模、资产负债率、独立董事占比、前十大股东持股比例、是否为四大审计、每股收益、盈利能力。文科生计量经济学小白在这里跪谢!
  

Dependent Variable: X

  
  
  
  
  
  

Method: Least Squares

  
  
  
  
  
  

Date: 05/02/17   Time: 23:07

  
  
  
  
  
  

Sample: 1 1798

  
  
  
  
  
  
  
  

Included observations:  1797

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

Variable

  
  

Coefficient

  
  

Std. Error

  
  

t-Statistic

  
  

Prob.  

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

Y

  
  

-3.5514468

  
  

2.106654190929099e-05

  
  

-0.1685823365542797

  
  

0.8661442318824913

  
  

Z1

  
  

2.922279080312036e-14

  
  

3.288279888769223e-14

  
  

0.8886953602376657

  
  

0.374286297871639

  
  

Z2

  
  

0.03413307724064067

  
  

0.01319256320460451

  
  

2.587296851359972

  
  

0.009751454475787228

  
  

Z3

  
  

-0.04625955766406165

  
  

0.03857784120014506

  
  

-1.199122507246147

  
  

0.2306391126975962

  
  

Z4

  
  

0.000224811774028697

  
  

0.0002163585168878712

  
  

1.039070600327727

  
  

0.298912313401295

  
  

Z5

  
  

-0.02476143885161325

  
  

0.01306395089279188

  
  

-1.895402015425176

  
  

0.05820021675882573

  
  

Z6

  
  

0.01977215038924424

  
  

0.005260428855151767

  
  

3.758657503728143

  
  

0.0001763100532289384

  
  

Z7

  
  

0.1946846993194194

  
  

0.05817147933246449

  
  

3.346737981455619

  
  

0.0008346199855052624

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

R-squared

  
  

0.04100818363603664

  
  

    Mean dependent var

  
  

0.0209852412136885

  
  

Adjusted R-squared

  
  

0.03725584002812843

  
  

    S.D. dependent var

  
  

0.1532185987919294

  
  

S.E. of regression

  
  

0.1503373645747486

  
  

    Akaike info criterion

  
  

-0.9474278347372088

  
  

Sum squared resid

  
  

40.43376718204549

  
  

    Schwarz criterion

  
  

-0.9229698541616559

  
  

Log likelihood

  
  

859.263909511382

  
  

    Hannan-Quinn criter.

  
  

-0.9383986895247745

  
  

Durbin-Watson stat

  
  

1.868338423871179

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

Dependent Variable: Y

  
  
  
  
  
  

Method: Least Squares

  
  
  
  
  
  

Date: 05/02/17   Time: 23:12

  
  
  
  
  
  

Sample: 1 1798

  
  
  
  
  
  
  
  

Included observations:  1797

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

Variable

  
  

Coefficient

  
  

Std. Error

  
  

t-Statistic

  
  

Prob.  

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

X

  
  

-4.473027595904093

  
  

26.53319254750819

  
  

-0.1685823365543008

  
  

0.8661442318824913

  
  

Z1

  
  

9.157245807490741e-12

  
  

3.691095448271244e-11

  
  

0.2480901926223451

  
  

0.8040930959025954

  
  

Z2

  
  

148.4329989003455

  
  

14.41221278948135

  
  

10.29911236175185

  
  

3.321967899108991e-24

  
  

Z3

  
  

936.5546938234556

  
  

37.22439626860502

  
  

25.15970137072025

  
  

7.599074766107135e-120

  
  

Z4

  
  

2.459273207825765

  
  

0.2358243254880113

  
  

10.42841192373426

  
  

9.276304130344039e-25

  
  

Z5

  
  

14.26964682905852

  
  

14.67214161842262

  
  

0.9725674138219386

  
  

0.3308998219922609

  
  

Z6

  
  

51.11610412829275

  
  

5.802377762406847

  
  

8.809509863261575

  
  

2.909183857886036e-18

  
  

Z7

  
  

678.2444470963665

  
  

63.49470895883454

  
  

10.68190496842961

  
  

7.308749851312034e-26

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

R-squared

  
  

0.04869173390866177

  
  

    Mean dependent var

  
  

607.289632721202

  
  

Adjusted R-squared

  
  

0.04496945449969614

  
  

    S.D. dependent var

  
  

172.645964000353

  
  

S.E. of regression

  
  

168.7194151369378

  
  

    Akaike info criterion

  
  

13.09879313095692

  
  

Sum squared resid

  
  

50926105.22798497

  
  

    Schwarz criterion

  
  

13.12325111153247

  
  

Log likelihood

  
  

-11761.26562816479

  
  

    Hannan-Quinn criter.

  
  

13.10782227616935

  
  

Durbin-Watson stat

  
  

1.578988218548697

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

表3. 5变量之间的Pearson相关系数表

  
  
  
  

LNSIZE

  
  

LEF

  
  

IND

  
  

HL10

  
  

AQ

  
  

EPS

  
  

ROA

  
  

ICQ

  
  

AbsDM

  
  

LNSIZE

  
  

皮尔逊相关性

  
  

1

  
  

-.047*

  
  

-.018

  
  

.480**

  
  

.409**

  
  

.248**

  
  

.116**

  
  

.289**

  
  

-.045

  
  

显著性(双尾)

  
  
  
  

.046

  
  

.454

  
  

.000

  
  

.000

  
  

.000

  
  

.000

  
  

.000

  
  

.059

  
  

个案数

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1797

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1797

  
  

1798

  
  

LEF

  
  

皮尔逊相关性

  
  

-.047*

  
  

1

  
  

.013

  
  

-.049*

  
  

-.003

  
  

-.160**

  
  

-.981**

  
  

-.111**

  
  

.106**

  
  

显著性(双尾)

  
  

.046

  
  
  
  

.573

  
  

.038

  
  

.894

  
  

.000

  
  

.000

  
  

.000

  
  

.000

  
  

个案数

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1797

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1797

  
  

1798

  
  

IND

  
  

皮尔逊相关性

  
  

-.018

  
  

.013

  
  

1

  
  

-.004

  
  

.037

  
  

-.037

  
  

-.020

  
  

-.033

  
  

.004

  
  

显著性(双尾)

  
  

.454

  
  

.573

  
  
  
  

.860

  
  

.113

  
  

.118

  
  

.407

  
  

.165

  
  

.8649

  
  

个案数

  
  

1797

  
  

1797

  
  

1797

  
  

1797

  
  

1797

  
  

1797

  
  

1797

  
  

1796

  
  

1797

  
  

HL10

  
  

皮尔逊相关性

  
  

.480**

  
  

-.049*

  
  

-.004

  
  

1

  
  

.336**

  
  

.178**

  
  

.080**

  
  

.188**

  
  

.039

  
  

显著性(双尾)

  
  

.000

  
  

.038

  
  

.860

  
  
  
  

.000

  
  

.000

  
  

.001

  
  

.000

  
  

.097

  
  

个案数

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1797

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1797

  
  

1798

  
  

AQ

  
  

皮尔逊相关性

  
  

.409**

  
  

-.003

  
  

.037

  
  

.336**

  
  

1

  
  

.139**

  
  

.021

  
  

.161**

  
  

-.044

  
  

显著性(双尾)

  
  

.000

  
  

.894

  
  

.113

  
  

.000

  
  
  
  

.000

  
  

.376

  
  

.000

  
  

.063

  
  

个案数

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1797

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1797

  
  

1798

  
  

EPS

  
  

皮尔逊相关性

  
  

.248**

  
  

-.160**

  
  

-.037

  
  

.178**

  
  

.139**

  
  

1

  
  

.240**

  
  

.373**

  
  

-.024

  
  

显著性(双尾)

  
  

.000

  
  

.000

  
  

.118

  
  

.000

  
  

.000

  
  
  
  

.000

  
  

.000

  
  

.300

  
  

个案数

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1797

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1797

  
  

1798

  
  

ROA

  
  

皮尔逊相关性

  
  

.116**

  
  

-.981**

  
  

-.020

  
  

.080**

  
  

.021

  
  

.240**

  
  

1

  
  

.166**

  
  

-.105**

  
  

显著性(双尾)

  
  

.000

  
  

.000

  
  

.407

  
  

.001

  
  

.376

  
  

.000

  
  
  
  

.000

  
  

.000

  
  

个案数

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1797

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1797

  
  

1798

  
  

ICQ

  
  

皮尔逊相关性

  
  

.289**

  
  

-.111**

  
  

-.033

  
  

.188**

  
  

.161**

  
  

.373**

  
  

.166**

  
  

1

  
  

-.080**

  
  

显著性(双尾)

  
  

.000

  
  

.000

  
  

.165

  
  

.000

  
  

.000

  
  

.000

  
  

.000

  
  
  
  

.001

  
  

个案数

  
  

1797

  
  

1797

  
  

1796

  
  

1797

  
  

1797

  
  

1797

  
  

1797

  
  

1797

  
  

1797

  
  

AbsDM

  
  

皮尔逊相关性

  
  

-.045

  
  

.106**

  
  

.004

  
  

.039

  
  

-.044

  
  

-.024

  
  

-.105**

  
  

-.080**

  
  

1

  
  

显著性(双尾)

  
  

.059

  
  

.000

  
  

.864

  
  

.097

  
  

.063

  
  

.300

  
  

.000

  
  

.001

  
  
  
  

个案数

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1797

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1798

  
  

1797

  
  

1798

  
  

*. 在 0.05 级别(双尾),相关性显著。

  
  

**. 在 0.01 级别(双尾),相关性显著。

  


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这个有做过相关研究,首先你的ABSDM是代表盈余管理值吗?按照修正的琼斯模型的话,该定义指标是应该是DM的绝对值,而你的最小值竟然出现了负值;其次,如果分析的数据没有问题的话,相关性分析结果应该是多重共线性,此时需要用逐步回归法进行回归。
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2017-5-4 16:31:18
这个有做过相关研究,首先你的ABSDM是代表盈余管理值吗?按照修正的琼斯模型的话,该定义指标是应该是DM的绝对值,而你的最小值竟然出现了负值;其次,如果分析的数据没有问题的话,相关性分析结果应该是多重共线性,此时需要用逐步回归法进行回归。
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2017-5-5 05:38:46
首先你要看你选取的这些变量,是不是有之前论文作为支撑,比如人家做完说显著,你做完不显著,你要看看是什么原因。

首先是你数据库处理的问题。你的变量选取和清理过程,是否和以前论文有区别。假如你是按照之前某些论文来拓展的,你可以先检测一下,和别人相同的变量、时间,做出来结果是否一致。不一致的话,很可能是你的问题。

然后还有回归方法。你的数据是什么数据?横截面数据,时间序列,还是面板?要选取相应的回归方法去做。包括变量是不是要取滞后?
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