逐步回归分析结果解读

逐步回归分析结果解读逐步回归模型的基本原理是，把逐步回归分析每个解释变量依次引入模型进行F检验，同时对已引入的解释变量逐个进行T检验。当引入新的解释变量而造成原解释变量与被解释变量的相关性不再显著时，将不显著的解释变量剔除。依次类推，逐步回归分析保证在每次引入新的解释变量之前回归方程中只包含显著的变量，直到没有更显著的解释变量加入回归方程，也没有次显著的解释变量被剔除。此时，所得到的回归方程是显著性最优的解释变量组合，这样既完成了解释变量间显著性的对比，同时又能解决多重共线性问题。对上述模型与数据进行逐步回归。

为了更好地进行对比并说明问题，这里选取本书最关心的变量（市场利率）建立如下基准模型：首先，逐步回归分析单看逐步回归结果。从这一回归结果中可以看出，在不同类别组内分别剔除了几个解释变量。比如，在3个月组内剔除掉贷款基准利率（LOAN）、存款准备金率（RESERVE）两个变量；在半年组内剔除掉存款基准利率（DEP）、存款准备金率（RESERVE）及居民消费价格指数（CPI）等三个变量；在1年组内仅剔除居民消费价格指数（CPI）一个变量。可以看出，不论在哪个组别，逐步回归分析代表市场利率水平的变量“上海银行间同业拆放利率（SHIBOR）”都没有被剔除，且与理财产品预期收益率（RR）显著相关。这说明理财产品预期收益率是市场利率水平的有效体现。