上市公司數(shù)量的影響因素分析

構(gòu)較研究,揭示,得GNP市規(guī)價指系股取了以上過模GDP不同的側(cè)

響公在經(jīng)濟的味著國民

三、研究（二）1.2.Y

X

3

X

X

5

3.選用的是從《中國統(tǒng)計年鑒》上收集的相關(guān)數(shù)據(jù)。如下所示：表1

上市公司數(shù)量影響因素表上市公司

就業(yè)人數(shù)

流通中現(xiàn)

稅收收入

國債融資年份

數(shù)量Y（個）

（萬人）

金（萬元）

X

（億元）

額（億元）

利率

X

1991.001992.00

14.0065491.003177.802990.17461.4053.0066152.004336.103296.91669.68

10.087.56

1993.001994.001995.001996.001997.001998.001999.002000.002001.002002.002003.002004.002005.002006.002007.002008.002009.002010.002011.00

183.00291.00323.00530.00745.00851.00949.001088.001160.001224.001287.001377.001381.001434.001550.001625.001718.002063.002342.00

66808.005864.704255.30739.2210.9867455.007288.605126.881175.2510.9868065.007885.306038.641549.7610.9868950.008802.106909.821967.289.1869820.0010177.608234.042476.825.6770637.0011204.209262.803310.935.2271394.0013455.5010682.583175.033.7872085.0014652.7012581.514180.102.2573025.0015688.8015301.384604.002.2573740.0017278.0017636.455079.001.9874432.0019746.0020017.316153.531.9875200.0021468.3024165.686871.351.9875825.0024031.7028778.547922.872.2576400.0027123.1034804.3511271.752.5275321.0030001.1045621.9715751.032.7975564.0034002.2054223.7918427.733.6075828.0038000.0059521.5936723.462.2576105.0045210.1073210.7937010.422.7576420.0051000.0089738.3933867.503.25四、上公司數(shù)量影因素實分析（一）多元線性回歸分析1.首先將數(shù)據(jù)制成散點圖，如下：圖1

上市公司數(shù)量與各因素的散點圖

2.利用軟件分析和估計模型的參數(shù)，得：圖2

影響因素趨勢圖從圖中我們可以看Y,,都是逐年增長的，只是增長速率有所變5動，而X,X,X是呈現(xiàn)近乎水平波動，這說明變量間不一定是線性關(guān)系。3.根據(jù)兩方面的分析，建立相關(guān)模型：lnYXlnlnlnX01254.軟件進行回歸分析得：

5表2

五因素多元回歸分析圖

5.模型估計的結(jié)果為：=-21.1754+827000+5.7575lnX+0.1883ln+0.0165X34(3.9270)(986000)(0.6525)(0.4668)(0.3684)(0.0416)t=(-5.3923)(0.8391)(8.8240)(-7.8413)(0.5110)(0.3962)

R

2

=0.976847

R

2

=0.969129F=126.5710n=21（二）修正多重共線性分別以,X,X,X,為被解釋變量進分到5=50.25,=46.1,=4.348,據(jù)方差膨脹因子234法，前4個變量的方差膨脹因10,說明此模型存在嚴重的多重共線性，所以要采用逐步回歸法進行多重共線性的修正。1.先用被解釋變量對每一個所考慮的解釋變量作簡單回歸取對被解釋變量影響最大的那個解釋變量。通過分析可得，影響最大的那個解釋變量是X。2.接下來要以對被解釋變量貢獻最大的解釋變量對應(yīng)的回歸方程為基礎(chǔ)個引入其余的解釋變量進行分析：經(jīng)比較，新加入的方

2

=0.9727，改進最大，而且各參數(shù)的t檢驗顯著，選擇保留；在加入后，它們的t檢驗都不顯著，所以這些因素5

被剔除。3.得到最后修正嚴重多重共線性影響后的回歸方程為：=-19.2068+6.1638lnX

t=(-16.1409)(14.3759)(-10.9994)2=0.9754

R=0.9727F=356.8163

=1.4733（三）異方差性的檢驗和修正1.異方差性的檢驗（1）圖形法圖3

2

對解釋變量X散點圖

圖4

2

對解釋變量X散點圖用圖形法不能準確判斷出異方差性，所以接下來要進行檢驗。(2)White檢驗表6

檢驗表

從White檢驗后得到的表看n

2

=3.905486，White檢驗知，在=0.05下，

相關(guān)分布表，得臨界20.05

=5.9915，同時X和X

2

的t檢驗值也顯著。比較計算的統(tǒng)計量和臨界值因為n=3.905486<5.9915所以接受原假設(shè)拒絕備擇假設(shè)，表明模型不存在異方差。（四）自相關(guān)問題的處理1.自相關(guān)的檢驗：由上述可知，該回歸方程的可決系數(shù)較高，回歸系數(shù)均顯著。對樣本量為21個解釋變量的模型顯著水平DW統(tǒng)計表可知d=0.890=1.277，LU模型中DW=1.4733，因d=1.277<DW=1.4733<4-d=2.723,這表明消費模型中U沒有自相關(guān)。

(五）經(jīng)濟和統(tǒng)計檢驗1.經(jīng)濟意義檢驗?zāi)Ｐ凸烙嫿Y(jié)果說明，在假定其他變量不變的情況下，流通中現(xiàn)金每增1%，上市公司數(shù)量會增加6.1638%；在假定其他變量不變的情況下，稅收收入每減少1%，上市公司數(shù)量會增加3.4779%，這與經(jīng)驗判斷相一致。2.統(tǒng)計檢驗（1到

2

=0.9754可數(shù)R

2

=0.9727，這說明模型對樣本的擬合很好。（2）F驗：針對Ho:=

=0,給定顯著性水=0.05，在F分布表中查出自由度為k-1=2和n-k=18的臨界值=19.4表中可得F=356.8163由于F=356.8163>19.4,拒絕原假設(shè)，說明回歸方程顯著，即“流通中現(xiàn)金”和“稅收收入”變量聯(lián)合起來確實對上市公司數(shù)量有顯著影響。（3）t驗：分別針對H:O

j

j給定顯著性水查分布表得自由度為n-k=18的臨界t=2.101.由表可得與,

對應(yīng)的t統(tǒng)計量分別為14.3759，其絕對值大于2.101，這說明在顯著性水平ɑ=0.05下，應(yīng)當(dāng)拒絕H，也就是說，當(dāng)在其他解釋變量不變的情況下，解釋變量對被解釋變量有顯著影響。五、結(jié)與建議通過對該現(xiàn)象的研究和對數(shù)據(jù)的回歸分析可知當(dāng)流通中現(xiàn)金增加時上市公司的數(shù)量會一定程度上的增加而當(dāng)稅收收入增加的時候上市公司數(shù)量會在一定程度上減少因此政府可通過適當(dāng)刺激消費以增加流通中現(xiàn)金和減少稅收的方式來激勵上市公司的發(fā)展以在一定程度上增加上市公司數(shù)量的增加除此之外，國家還要完善各種法律制度以保證股市的健康發(fā)展和上市公司的良好績效要對上市公司加強監(jiān)管以保證投資者利益同時作為發(fā)展我國經(jīng)濟的主要支柱——上市公司對我國經(jīng)濟的發(fā)展起著推動作用國家應(yīng)鼓勵公司上市因此國家可以對企業(yè)上市實施一些鼓勵措施使更多的企業(yè)能夠上市使上市公司的數(shù)量不斷增加，來帶動我國經(jīng)濟的高速發(fā)展。

【參考獻】[1]徐濤刺激股市對經(jīng)濟增長的影響：中國股市發(fā)展的經(jīng)驗分析[J].世界經(jīng)濟2001（09）[2]李艷吳光華鄧紅征以加快信息化建設(shè)推動江西經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展[J].企業(yè)經(jīng)濟.2007（08）[3]云匯，于存高.國股票市場與國民經(jīng)濟關(guān)系的實證研究[J金融研究1998(3)：40-45石建民.股票市場、貨幣需求與總量經(jīng)濟：一般均衡分析[J經(jīng)濟研究2001(5)：45-52[5]陳昭，卿前龍.各地區(qū)上市公司數(shù)量和經(jīng)濟增長的動態(tài)反饋A].安徽大學(xué)學(xué)報，2008（01）

附表：1.2.

3.4.

5.6.

7.8.

9.10.

11.12.13.

X

X

X

X

X

參數(shù)估計值0.0003

1.4969

1.0206

0.8375

-0.2843t檢驗值RR

3730000.76990.7577

0.16630.81000.8000

0.15590.69290.6768

0.11570.73380.7198

0.05460.58800.566314.X

X

X

X

X

X

,

X

3120001.3483

0.7895(0.2231)(1.9665)X

,

X

6.1638

-3.4779

0.9727(14.3759)

(-10.9994)X

,

X

3.9367

-1.4513

0.8438(4.0103)

(-2.5142)X

,

X

1.3172

-0.0501

0.7963(4.7391)

(-0.809