X2 0.556858 1.000000 0.225834 0.121469 0.170679 0.239605 -0.212761
X3 0.332760 0.225834 1.000000 0.247370 0.088970 0.164171 -0.197559
X4 0.266081 0.121469 0.247370 1.000000 0.010662 0.022353 -0.069276
X5 0.036138 0.170679 0.088970 0.010662 1.000000 0.808438 0.187000
X6 0.069472 0.239605 0.164171 0.022353 0.808438 1.000000 0.019054
X7 -0.182788 -0.212761 -0.197559 -0.069276 0.187000 0.019054 1.000000
由表中我们可以看出,X1与X2、X3、X4均有不同程度的相关,X5主要与X6相关。接下来采用逐步回归法来减小共线性的严重程度。分别求Y资产负债率对X1每股收益,X2净资产收益率,X3主营业务利润率,X4流动比率,X5主营业务收入增长率,X6净利润增长率,X7存货周转率进行一元回归,以调整后的可决系数最大为原则,形成一元回归模型。
首先对X1每股收益进行一元回归,结果如下:
表格 5:对X1回归
变量 系数 标准差 t统计值 伴随概率
X1 -10.99017 5.497688 -1.999054 0.0505
C 62.98026 3.984742 15.80536 0.0000
R平方值 0.066608 被解释变量均值 56.71397
调整 R平方值 0.049940 被解释变量标准差 19.22194
再对X2净资产收益率进行一元回归,结果如下:
表格 6:对X2回归
变量 系数 标准差 t统计值 伴随概率
X2 -0.277856 0.113754 -2.442600 0.0178
C 60.22228 2.814748 21.39526 0.0000
R平方值 0.096283 被解释变量均值 56.71397
调整 R平方值 0.080145 被解释变量标准差 19.22194
再对X3主营业务利润率进行一元回归,结果如下:
表格 7:对X3回归
变量 系数 标准差 t统计值 伴随概率
X3 -0.722782 0.202090 -3.576536 0.0007
C 72.81008 5.052991 14.40930 0.0000
R平方值 0.185947 被解释变量均值 56.71397
调整 R平方值 0.171411 被解释变量标准差 19.22194
再对X4流动比率进行一元回归,结果如下:
表格 8:对X4回归
变量 系数 标准差 t统计值 伴随概率
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