計量經(jīng)濟學論文-薪資微觀影響因素的計量分析-wenkub.com
2025-05-31 14:42 本頁面
【正文】 但是這個過程也有很多不足，首先從微觀考慮影響個人收入的影響因 素還有很多，比如個人能力，長相或者其。 (3)自相關的檢驗 由進行了加權最小二乘修正的回歸結果可知， DW=，在 的顯著性水平下， 4Du=DW,即落入無自相關的區(qū)域，所以判定模型不存在自相關。 10 Step2. 由于是多元的回歸，所以采取含交叉項的 White 檢驗 White Heteroskedasticity Test: Fstatistic Probability Obs*Rsquared Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/03/13 Time: 21:05 Sample: 1 471 Included observations: 471 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C +08 +08 X5 X5^2 X5*X3 X5*X8 X5*X6 X3 11482926 38127255 X3^2 1258502. X3*X8 33996606 23420222 X3*X6 X8 +08 +08 X8*X6 1548520. 3236506. X6 7964860. 13481353 X6^2 Rsquared Mean dependent var 50869257 Adjusted Rsquared . dependent var +08 . of regression +08 Akaike info criterion Sum squared resid +19 Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 由上表， Obs*Rsquared 概率 ，拒絕原假設，表明模型存在異方差。分別做 Y 對x2x8 的一元回歸，結果如下 一元回歸結果 變量 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 參數(shù)估計值 3 4 1 6 5 T統(tǒng)計量 可決系數(shù) 修正可決系數(shù) 0 2 7 6 4 其中，加入 X5 的修正的可決系數(shù)最大，以 X5 為基礎，順次加入其他變量逐次回歸。盡管回歸擬合的很好，但是解釋變量的 t 統(tǒng)計量多個不顯著， X7 工作經(jīng)驗的系數(shù)符號和經(jīng)濟意義相反，也表明模型中解釋變量確實存在多重共線性。 那么我們通常關注的工作的薪水受自身的什么因素的影響呢？就此問題我搜 2 集了關于薪水影響因素的數(shù)據(jù)，并且運用 進行多元回歸分析。由此得出影響薪資最主要的因素是工作經(jīng)驗，以幫助大學生在擇業(yè)就業(yè)時了解自己的優(yōu)勢劣勢，及時增強自己的能力，增加工作經(jīng)驗，以求在職場中獲得更高薪資和更好的表現(xiàn)。 Abstract This paper mainly uses the OLS,take the analysis of
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