多元统计分析实验报告 (1)Word下载.doc

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。

113

35

200*

.978

677

总资产报酬率

.121

200＊

.964

298

资产负债率

.086

.200*

962

.265

总资产周转率

.180

006

.864

.000

流动资产周转率

.164

.018

.885

.002

已获利息倍数

281

551

销售增长率

103

.949

104

资本积累率

.251

000

655

*。

这是真实显著水平的下限.

a.Lilliefors显著水平修正

此表给出了对每一个变量进行正态性检验的结果，因为该例中样本中n=35〈2000，所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。

由Sig。

值可以看到，总资产周转率、流动资产周转率、已获利息倍数及资本积累率均明显不遵从正态分布,因此,在下面的分析中，我们只对净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标进行比较，并认为这四个变量组成的向量遵从正态分布（尽管事实上并非如此）。

这四个指标涉及公司的获利能力、资本结构及成长能力，我们认为这四个指标可以对公司运营能力做出近似的度量。

2。

主体间因子

N

行业

电力、煤气及水的生产和供应业

11

房地行业

15

信息技术业

9

多变量检验a

效应

值

F

假设df

误差df

截距

Pillai的跟踪

.967

209.405b

4.000

29。

Wilks的Lambda

033

4。

29.000

Hotelling的跟踪

28.883

209。

405b

Roy的最大根

28。

883

.481

2.373

8。

60.000

027

563

411b

58.000

025

.698

2.443

56.000

.024

559

4.193c

30.000

008

a。

设计:

截距+行业

b。

精确统计量

c.该统计量是F的上限,它产生了一个关于显著性级别的下限。

上面第一张表是样本数据分别来自三个行业的个数。

第二张表是多变量检验表，该表给出了几个统计量，由Sig.值可以看到，无论从哪个统计量来看,三个行业的运营能力（从净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标的整体来看）都是有显著差别的。

3.

主体间效应的检验

源

因变量

III型平方和

均方

校正模型

306.300a

2

153。

150

028

69。

464b

34.732

3.320

.049

302。

366c

151。

183

.680

.514

2904.588d

1452.294

154

.133

615.338

1

16.073

218.016

20。

841

105315。

459

105315.459

473。

833

1。

497

963

306。

300

153.150

.028

69.464

3。

320

049

366

2904.588

1452。

294

2.154

误差

1225.054

32

38。

283

334。

753

10。

461

7112。

406

222.263

21579.511

674。

360

总计

2238。

216

641.598

117585。

075

24585。

045

校正的总计

1531.354

34

404.217

7414。

772

24484。

099

R方=。

200（调整R方=。

150）

b.R方=。

172（调整R方=.120）

c。

041（调整R方=—.019）

d.R方=。

119（调整R方=。

064）

此表给出了每个财务指标的分析结果,同时给出了每个财务指标的方差来源，包括校正模型、截距、主效应（行业）、误差及总的方差来源,还给出了自由度、均方、F统计量及Sig。

对比结果（K矩阵）

行业简单对比a

级别1和级别3

对比估算值

-5。

649

-3.070

7.259

-13.223

假设值

差分（估计-假设）

-5.649

—3.070

7。

259

—13.223

标准误差

2.781

454

6。

701

11.672

.051

043

.287

.266

差分的95％置信区间

下限

—11.313

—6。

031

—6.390

—36.998

上限

.016

-。

109

20.908

10.552

级别2和级别3

054

-.057

1.791

-22.696

1.054

—。

057

791

—22。

696

609

1.364

286

949

.689

967

.778

.046

差分的95%置信区间

-4。

260

-2。

834

—11.013

—44.999

6.368

2.721

14.595

-.394

a.参考类别=3

此表表示,在0。

05的显著水平下，第一行业（电力、煤气及水的生产和供应业）与第三行业（信息技术业）的总资产报酬率指标存在显著差别，净资产收益率、资产负债率和销售增长率等财务指标无明显差别，但由第一栏可以看到，电力、煤气及水的生产和供应业的净资产收益率、总资产报酬率和销售增长率均低于信息技术业，资产负债率高于信息技术业，似乎说明信息技术业作为新兴行业，其成长能力要更高一些.第二行业（房地产业）与第三行业的销售增长率指标有明显的差别,第三行业大于第二行业，说明信息技术业的获利能力高于房地产业.净资产收益率、总资产报酬率和资产负债率等财务指标没有显著差别。

5.

多变量检验结果

Wilks的lambda

.563

2.411a

8.000

56。

024

193b

.008

该统计量是F的上限，它产生了一个关于显著性级别的下限。

此表是上面多重比较可信性的度量，由Sig.值可以看到，比较检验是可信的。

单变量检验结果

平方和

对比

302.366

151.183

514

1225。

334.753

222。

263

674.360

此表是对每一个指标在三个行业比较的结果。

7.

协方差矩阵等同性的Box检验a

Box的M

29.207

1.172

df1

20

df2

2585.573

269

检验零假设，即观测到的因变量的协方差矩阵在所有组中均相等.

a.设计：

误差方差等同性的Levene检验a

.500

.611

1.759

188

4.537

018

739

192

检验零假设，即在所有组中因变量的误差方差均相等。

a.设计:

上面第一张表是协方差阵相等的检验，检验统计量是Box'

sM,由Sig.值可以认为三个行业（总体）的协方差阵是相等的.第二张表给出了各行业误差平方相等的检验，在0.05的显著性水平下,净资产收益率、总资产报酬率以及销售增长率的误差平方在三个行业间没有显著差别。

这似乎说明，除了行业因素，对资产负债率有显著影响的还有其他因素。

这与此处均值比较没有太大的关系。

估计

均值

95％置信区间

电力、煤气及水的生产和供应