基于回歸分析的建筑企業(yè)高管薪酬研究(編輯修改稿)
2025-02-14 16:30 本頁面
【文章內容簡介】 ，要建立多元回歸方程，首先要估計出未知參數(shù),，…,為此我們要進行 次獨立觀測，得到組樣本數(shù)據(jù)，他們滿足式（），即有 （）其中相互獨立且都服從.式（）又可表示成矩陣形式： （）這里，，，為階單位矩陣.階矩陣稱為資料矩陣或設計矩陣，并假設它是列滿秩的，即.由模型（）以及多元正態(tài)分布的性質可知，仍服從維正態(tài)分布，它的期望向量為，方差和協(xié)方差陣為，即. 設我們研究某一實際問題時，根據(jù)經驗或專業(yè)知識，確定一切可能對因變量有影響的因素共有個，記為，它們與一起構成線性回歸模型 （）我們稱這個與所有自變量的回歸模型為全模型. 如果我們從所有可供選擇的個變量中挑出個，記為，建立如下的回歸模型 （）我們稱其為選模型. 利用回歸分析解決問題時，說明自變量的選擇對參數(shù)估計和對因變量預測的影響.(1) 模型正確而誤用選模型的情況.結論1：當全模型正確時，選模型的回歸系數(shù)的最小二乘估計是全模型相應參數(shù)的有偏估計，選模型的預測也有偏的.結論2：當全模型正確時，選模型的參數(shù)估計和預測殘差以及均方誤差都有較小的方差.（2），怎其參數(shù)估計和預測值都是無偏的，全模型的預測值的方差和均方差都要大于選模型的相應方差.上述結論告訴我們，建立回歸方程時，丟掉那些對因變量影響不大，或雖有影響，但難于觀測的自變量是有利的. 當自變量的個數(shù)不多時，利用某種準則，求出所有的回歸方程式很不容易的，我們引入逐步回歸法。逐步回歸法的基本思想是有進有出，具體做法是將變量一個一個的引入，引入變量的條件是通過了偏統(tǒng)計量的檢驗。同時，每引入一個新的變量后，對已入選方程的老變量進行檢驗，將經檢驗認為不顯著的變量剔除，此過程經過若干步，直到既不能引入新變量，又不能剔除老變量為止.設模型中已有個自變量，記這個自變量的集合為，當不在中的一個自變量加入到這個模型中時，偏統(tǒng)計量的一般形式為 （）下面我詳細敘述逐步回歸法的具體步驟.首先，根據(jù)一定顯著水平，給出偏 統(tǒng)計量的兩個臨界值，一個用作選取自變量，記為；另一個用作剔除自變量，取，然后按下列步驟進行. 第一步：對每個自變量，擬合個一元線性回歸模型 ()這時，相當于統(tǒng)計量（）中集合為空集，因此，故，對每一個，計算 （）設 若，則選擇含自變量的回歸模型為當前模型，否則，沒有自變量能進入模型，選擇過程結束，即認為所有自變量對 的影響均不顯著. 第二步：在第一步的選出模型的基礎上，再將其余的個自變量分別加入到此模型中個，得到個二元回歸方程，計算 （）設 若，則將自變量選入模型中，即得第二步的模型 （） 進一步考察，當進入模型后， （） 若 ，. 第三步：在第二步所選模型的基礎上，在將余下的個自變量逐個加入，擬合各個模型并計算統(tǒng)計量值，與比較決定是否有新變量引入，如果有新變量進入模型，還需要檢驗原模型中的老變量是否因這個新變量的進入而不再顯著，那樣就應該被剔除. 重復以上步驟，直到沒有新的自變量能進入模型，同時在模型之中的老變量都不能剔除，則結束選擇過程，最后一個模型即為所求的最優(yōu)回歸模型.研究設計 模型建立本文中，我們選取建筑企業(yè)高管年平均報酬（萬元）作為被解釋變量Y，其中建筑企業(yè)高管平均樣選取更具有普遍意義。在組織的薪酬管理實踐中，董事，監(jiān)事和高級管理人員作為公司團隊的核心，其薪酬定價較為復雜，會受到很多因素的影響。這些因素有的來自于企業(yè)內部，有的來自于企業(yè)外部，既有宏觀層面的，也有微觀層面的。從系統(tǒng)結構的角度看，這些因素可以歸納為個體、組織和環(huán)境三個層面。依據(jù)價值管理理論，企業(yè)高管薪酬是與勞動生產率水平、公司績效相關聯(lián)的；依據(jù)市場供需理論，企業(yè)高管的薪酬受供求狀況、生產要素邊際生產率的影響；依據(jù)人力資本理論，企業(yè)高管的薪酬又與地區(qū)差異、行業(yè)間差異、物價變動、企業(yè)文化、董事會和股權結構、公司規(guī)模等因素的影響。此外，還有高管團隊的人口特征因素，這些人口特征包括高管團隊成員的年齡、任期、經驗等。綜合以上因素，大部分研究學者將影響高管薪酬的因素分為三個層面，第一層面，是高管成員的人口特征要素；第二層面，是企業(yè)組
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