求助，请问两个回归的系数如何比较差异性

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急急急~~
假设我研究高管薪酬与企业绩效之间的关系，我用高管薪酬为自变量，企业业绩和企业股票收益率分别作为因变量进行回归，也就是说
回归一：企业业绩=a1+b1*高管薪酬
回顾二：企业股票收益率=a2+b2*高管薪酬
其中，企业业绩，企业的股票收益率，高管薪酬数据都进行了标准化处理

得出的结果两个方程都显著，且b1和b2均显著，b1=3，b2=6；那么我是否可以认为高管薪酬对企业业绩的影响要小于其对企业股票收益率的影响？

如果不能，我能用什么方法检验这两个系数的差异性呢？

在线等，请高手们不舍赐教，小弟感激不尽！！！

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关键词：差异性 股票收益率 高管薪酬 企业业绩 股票收益 收益率 因变量 自变量 在线 如何

不能这么比较。建议做一个多元回归分析，让高管新酬做因变量，企业业绩和企业股票收益率做因变量进行多元回归，比较前面的系数。

学习了。谢谢！

相关分析也可以。

应该进行简单斜率检验

有一种更准确比较的方法，多群组路径分析见吴明隆的结构方程AMOS类的书

以下回答的两个公式为基础：女生组：y1=a1+b1x+c1z； 男生组：y2=a2+b2x+c2z。
1. 比较两个回归系数之间差别的公式为：(b1-b2)/se12，其中b1和b2是被比较的回归系，se12是两者的Join Standard Error(联合标准误差)，其结果是一个以自由度为n-k-2的t分布（其中n是样本量、k是原来的自变量数，本案中为x和c两个）。
2. 在SPSS（其实是任何OLS回归）中，你如果将男女分成两个样本分布做回归，可以得到b1和b2，但得不到联合标准误差se12（因为b1和b2出现在不同的模型中），所以无法用到上述公式。
3. SEM（包括AMOS）是通过比较男女样本的拟合度之差别来比较两组回归系数之间的等同性，这种方法在OLS回归中并不适用。同时，SEM的这种做法是有代价的：它将一个总样本分成两个小样本，其结果是降低了Power of Analysis (统计分析效力)，从而在没有降低犯Type I的误差的同时又提高了犯Type II误差。
4. 更合理的方法是男女不分组、保留在同一样本内，将性别转换成dummy变量，再生成性别与你想比较的自变量（如X）的交互变量（如X*性别），这就是我和小彭各自发的前贴的意思。也就是说，将你的公式1（或公式2）中改成：
Y = a + bX + cZ + dS +eSX + fSZ
其中S是性别（假定男=0、女=1），SX是性别与X的交互变量、SZ是性别与Z的交互变量。如果男女在S上的取值（即0和1）代人该公式，就可以分解成以下两个公式（注意：样本还是一个）：
女生组（S=1）：Y = a + bX + cZ + d1 +e1X + f1Z = (a+d) + (b+e)X + (c+f)Z
男生组（S=0）：Y = a + bX + cZ + d0 + e0X + f0Z = a + bX + cZ
如果d是显著的（即男女本身之差别），就说明女生在Y上的截距（即平均值）比男生高d个单位（见以下左右图的截距）；如果e是显著的（即性别对X与Y之关系的影响），就说明女生的X斜率比男生大e个单位（见左下图红线的斜率）；如果f是显著的（即性别对Z与Y之关系的影响），就说明女生的Z斜率比男生大f个单位（见右下图紫线的斜率）。

娜儿 发表于 2011-3-4 11:37
不能这么比较。建议做一个多元回归分析，让高管新酬做因变量，企业业绩和企业股票收益率做因变量进行多元回 ...

能详细说一下嘛？

楼主解决了么？