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    我用是stata10.0se版。
具体模型Y＝β0 ＋β1（HD）＋β2（DEBT）＋β3(SIZE)＋β4(ROE)+ε   （多项选择模型（Multinomial Logistic）回归分析）
因变数Y代表四种股利政策，0代表没有发放股利，1代表只发放股票股利，2代表只发放现金股利，3代表同时发放股票股利与现金股利。

问题：（详见附件word）
1、用”mlogit y hd roe size debt”命令后  结果是以y=2为基础类别，各变量对另外两个类别的影响系数。这影响系数就是由于回归分析的结果吗？
Multinomial logistic regression                   Number of obs   =       32
                                                  LR chi2(8)      =    32.24
                                                  Prob > chi2     =   0.0001
Log likelihood = -13.366089                       Pseudo R2       =   0.5467
------------------------------------------------------------------------------
           y |      Coef.   Std. Err.     z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
0            |
          hd |  -6.132517   6.113611    -1.00   0.316   -18.11497    5.849941
        debt |  -4.225427   16.56373    -0.26   0.799   -36.68974    28.23889
        size |   .6976053   1.622739     0.43   0.667   -2.482905    3.878116
         roe |  -51.25898   40.10198    -1.28   0.201   -129.8574    27.33945
       _cons |   .3857387   17.96202     0.02   0.983   -34.81918    35.59066
-------------+----------------------------------------------------------------
3            |
          hd |    22.5341   9.616456     2.34   0.019     3.68619    41.38201
        debt |   9.497718    6.73111     1.41   0.158   -3.695016    22.69045
        size |  -1.866533   .9003926    -2.07   0.038    -3.63127   -.1017959
         roe |   16.78323    11.7913     1.42   0.155   -6.327295    39.89375
       _cons |－4.940055          .        .       .            .           .

(1)Coef  是相关系数      (2) Std. Err.标准差   （3）z是单个回归系数检验的z统计量   （4）p>│z│表示显著水平  
（5） “Prob > chi2 =0.0001”、“ Pseudo R2  =  0.5467”分别是什么意思。
这些认识有没有错误？正确的是怎样？我主要想得到的是相关系数和显著水平。

2、我怎样才能得到y＝2自身的影响系数表，“mlogit y hd roe size debt，base（0）”是以y＝0为基础类别。我发现base（*），*就是基础类别，选择不同的基础类别就会得到不同回归结果，那哪个才是我需要的结果，或者说怎样才能得到我需要的结果？

3、怎样才能得到像下表那样显著性图表，需要输入什么命令呢？（详见附件）

HD    1.502*  1.536*    1.539*  1.795*    1.526*
     (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)
IND   0.642   0.622     0.615    0.615    0.580
     (0.117)  (0.133)  (0.137)  (0.128)  (0.156)
MBA   0.248    0.381    0.370   
     (0.787)  (0.688)  (0.695)
MBE    0.050  0.078
      (0.918)  (0.877)
DEBT   -4.152*  -4.542*  -4.471*  -4.087*  -4.480*
       (0.002)  (0.001)  (0.001)  (0.002)  (0.001)
SIZE      0.497*  0.489*  0.487*  0.514*  0.511*
       (0.007)  (0.008)  (0.008)  (0.005)  (0.006)
EPS     0.288    0.223   
       (0.364)  (0.381)
ROA    1.435      1.148
      (0.705)      (0.773)
ROE          0.501     
             (0.721)     
IRCOS  -0.588  -5.553  -0.541  -0.592  -0.539
       (0.615)  (0.630)  (0.637)  (0.611)  (0.637)



我论文的假设如下：
假设1：公司资产规模越大，发放股利的可能性越大。
假设2：公司经营业绩越佳，越倾向于发放股利。
假设3：公司负债比率越低，发放现金股利的可能性越大。
可以归纳为资产负债率与发放现金股利的可能性成反比。
假设4：前期有发放股利，则本期越倾向发放股利。
313818.doc (113.5 KB)

2009-4-10 20:27:00 上传

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关键词：毕业论文 论文求助 Multinomial regression Likelihood 毕业论文 回归分析 模型 影响

回归系数都不显著，测定系数不够高，模型估计结果不好，什么结论都得不到。

靠人不如靠己！

1、回归系数不显著？ -51.25898也算不显著？那要多少才算显著。

2、测定系数不够高？哪个值是测定系数？

3、哪个值是相关系数和显著水平，p>│z│表示显著水平吗？Coef  是相关系数吗？

你看看那个-51.25898对应的标准差有多大哦！

for question 3, use outreg2 command

try to get more obs, you might get more significant estimates. sample size of 32 is not convincing for any sort of study.

How to promote model designed in this equations?