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1 0.599 0.359 0.309 1.53255 0.359 7.265 1 13 0.018
Anovab:
模型 平方和 Df 均方 F Sig
回归 17.064 1 17.064 7.265 0.018
残差 30.533 13 2.349
总计 47.597 14
系数a：
模型 非标准化系数 标准系数 t sig B的95%置信区间
B 标准误差 试用版 下限 上限
常量 -35.896 15.894 -2.258 0.042 -70.234 -1.599
消费者信心指数 0.415 0.154 0.599 2.695 0.018 0.082 0.748
Anovab表中，统计量F=7.265，对应的概率为0.018，在显著性为0.05的情况下，由于概率P值小于0.05，认为两总体的方差有显著差异。
系数表中，统计量T=2.695，对应的概率P值为0.018，在显著性水平为0.05的情况下，由于概率P小于0.05，认为两总体的均值有显著性差异。
Sig值0.018远小于0.05，因此消费者信心指数对于小市值型股票（此处为美尔雅）显著。
由上表可以看出，消费者信心指数对大市值股票几线性关系不强，没有通过R方检验；而消费者信心指数对小市值型股票有正相关关系。其中，小市值股票的显著性强，几乎是呈现出线性关系，而且F检验和R方检验也都通过。消费者信心指数对大市值股票相对来说弱一点，显著性不是很强。由上可得，消费者信心指数对小市值型股票具有一定的预测作用,而对大市值股票预测作用不大。恰恰证实了小市值股票更易受投资者情绪的影响。
4.5本章小结
通过本章的实证检验得出结果，消费者信心指数对大市值型股票相关性并不显著，对一些小市值型股票相对来说有一定的预测作用。也就是说，在可得的数据分析的基础上本文可以认为，这个指数并不能很好地作为我国股票市场收益的预测指标。然而，作者认为，本文出现上述实证检验结果并不排除与样本选择的年份有关的可能。本文中关于指数的实证分析，由于数据的可得性，本方论文选取了从2009年1月至2012年12月的月度数据。也是选取了距离现今比较近的几年，也对现在的指导意义和分析意义相对来说大一点。本论文选择的股票范围相对来说比较窄，可能不具有指导意义，这是本论文的一个缺陷。2009年的小牛市我国的股票市场大幅上涨，即使有下跌，力度也比较弱，投资者普遍存在牛市心理。而2010年末开始我国股票市场持续调整，一直震荡下形，股指大幅下挫。这段时间股票市场收益受投资者情绪影响理应很大，且投资者在牛市中和熊市中的投资行为以及心理会有所不同。这些都是有可能会影响到消费者信心指数对投资者情绪指标的一些影响。
第五章 结言
5.1研究方法可能存在的不足
本文只选取了一个投资者情绪指标——消费者信心指数，相对来说用这一个指标来代替投资者情绪指数太过简单，但是鉴于作者知识水平及一些分析能力，只选取了这样情绪指标去分析。