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1、第7卷第1期实验科学与技术63CEO薪酬实验的回归分析邵云飞,黎丽(电子科技大学经济与管理学院,成都610054)摘要:在经济管理理论和应用研究中,回归分析的应用日益广泛。文中运用多元回归分析的理论及建模方法,搜集美国50家大型公司的数据进行回归分析,拟合出回归模型。并检验模型中自变量对因变量的影响程度,利用删减法,通过不断尝试逐步减少自变量来建立和确定最优回归模型。关键词:回归分析;相关分析;CEO薪酬;最小二乘法中图分类号:F83;G642423文献标识码:A文章编号:1672-4550(2009)01-0063-0
2、4RegressionAnalysisofExperimentofCEOsSalarySHAOYunfe,iLILi(SchoolofManagementandEconomic,UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina,Chengdu610054,China)Abstract:Inthetheoryandappliedresearchofeconomicandmanagement,regressionanalysisiswidelyusedThispapercollects50c
3、ompanies'datainUSA,usingthetheoryandmodelingmethodsofregressionanalysis,fitsaregressionmode.lItteststheeffectdegreeoftheindependenttothedependentinthemode.lAndthroughconstanttests,itattemptstoestablishandidentifythebestregressionmodelKeywords:regressionanalysis;correlatio
4、nanalysis;CEOssalary;theleastsquaresmethod叫做误差项,即:1引言Y=y^+=0+1x+(2)在经济与管理界的理论与应用研究中,试图运当x=xi时,有Y的对应观测值yi,则:用回归分析解决和验证一系列问题,如股票市场、yi=0+1xi+i(i=1,2,,n)(3)货币政策、上市公司财务等。本文运用多元回归分i=yi-0-1xi(i=1,2,,n)(4)析的理论及建模方法,就美国50家公司的数据进其中:i是误差。n个观测点所引起的误差i的行回归分析,拟合出回归模型。检验模
5、型中自变量总和,就构成总误差。为避免误差正、负抵消,采对因变量的影响程度,并通过多次尝试用删减法建用误差平方和作为总误差,记为Q:立和确定最佳回归模型。2Q=Q(0,1)=#(yi-y^i)=2实验原理(y2#i-0-1xi)(5)回归分析是指研究一个或几个变量的变动对另由二元函数极值原理,求0,1的最小值,一变量变动的影响程度,并根据资料,找出它们之记为^0,^1。间的关系式。给定自变量X,因变量Y,这2个变Q(0,1)=0量的对应2组数据为:0(6)x1,x2,,xn和y1,y2,,yn。根据回归Q(0,1)=0
6、分析的方法可估算一个线性方程:1y^=0+1x(1)整理,得:在y上方加!^∀,表示y的估计值。由于随机n0+1#xi=#yi因素的干扰,估计值与实际值之间有差异,此差异20#xi+1#xi=#xiyi(7)收稿日期:2008-01-18;修改日期:2008-06-3011记:x=#xi,y=#yi作者简介:邵云飞(1963-),女,教授,博士,研究方向:nn技术创新,新兴技术管理,人力资源管理。上面的方程组变为:64实验科学与技术2009年2月0+1x=y(续表1)121公司总薪酬在位年数股价变化销售额变0x+1#x
7、i=#xiyiMBAnn序号/千美元/a率/()化率/()即17498416-2401182502-10640n#xiyi-xy#xiyi-nxy^1==19138848-58112222#xi-x#xi-nxn20898528-731^0=y-^1x21408413311代入式(1),得221091634660y^=^0+^1x(8)231550749-41式中,^0,^1分别叫做0,1的最小二乘估计,24832526550且满足无偏性,这种求^0,^1的方法叫做最小二251462746101乘法。任何一组数据,哪怕是杂
8、乱无章的,都可以261456746-51提出回归模型。问题的关键是确定了回归模型之271984863281后,必须对回归模型的代表性进行分析。2814
