简单计量经济学回归分析课程论文模板 - 图文 

导读:论文题目:,大学生GPA的影响因素分析,循序渐进的建立回归模型探究了影响大学生GPA的一些主要因素,并根据分析得出的结果给出了一些相关的建议,运用Eviews软件与OLS法过对高中毕业学校规模、毕业年集中学术排名、SAT成,回归分析,2.1影响因素的分析及符号说明.........................,3.1.1简单影响因素的分析..........................

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论文题目:

学生姓名:学 号:专 业:班 级:

大学生GPA的影响因素分析

班鹏 G201605001 金融 5班

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摘要

本文基于美国密歇根州多所高校大学生调查的数据,循序渐进的建立回归模型探究了影响大学生GPA的一些主要因素,并根据分析得出的结果给出了一些相关的建议。运用Eviews软件与OLS法过对高中毕业学校规模、毕业年集中学术排名、SAT成绩、性别、是否是运动员等可能对大学GPA产生较大影响的因素进行回归分析,得出其中较为明显的影响因素,从而为我国高校大学生成绩的提高提出有效的建议与看法。

关键词:大学GPA,回归分析,共线性,异方差

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目录

1.研究背景概述 ................................................................................................................................ 4 2.模型的设计 .................................................................................................................................... 5

2.1影响因素的分析及符号说明 ............................................................................................. 5 2.2数据的选择 ......................................................................................................................... 5 2.3研究报告的基本步骤 ......................................................................................................... 7 3.计量模型建立及分析 .................................................................................................................... 8

3.1.1简单影响因素的分析 ...................................................................................................... 8 3.2加入平方项对问题进行分析 ............................................................................................. 9 3.3引入二值变量对问题进行分析 ....................................................................................... 10 4.模型检验...................................................................................................................................... 12

4.1回归方程的标准差的评价 ............................................................................................... 12 4.2回归模型的总体显著性检验 ........................................................................................... 12 4.3计量经济学检验 ............................................................................................................... 12

4.3.1多重共线性检验 .................................................................................................... 12 4.3.2 White检验方法检验模型异方差性 ..................................................................... 13 4.3.3 DW检验检验模型自相关性 ................................................................................ 13

5.对模型进一步的讨论 .................................................................................................................. 14

5.1检验SAT成绩对大学成绩的影响是否取决于性别 ...................................................... 14 5.2对女性运动员与女性非运动员之间成绩差别的探讨 ................................................... 15 6.结论 ............................................................................................................................................. 17 参 考 文 献 ................................................................................................................................... 19 附录1 ............................................................................................................................................. 20

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1.研究背景概述

自国家大力发展高等教育以来,我国各大高校不断扩招。近年来,我国高等教育的毛入学率已经达到了21%,实现了高等教育的大众化。但是,伴随着高校招生规模的不断扩大,也出现了一些新问题。很大一部分教师及管理人员认为,随着办学规模的扩大,大学新生的整体素质在逐年下降。因为扩招使得学校的入学门槛逐步降低,使得参加高考的考生进本都有大学可上,虽然长期来看可能对中国的劳动力素质的提高有好处,但是使通过高考进入大学的学生整体学术基础素质持续下滑,如何提高大学生学术素质受到了社会各界的广泛关注。因此。对如何提高大学生基础素质的问题的探讨变得具有重大意义。

而GPA是大学生专业素质的一种重要体现,GPA英语全称是Grade Point Average,意思就是平均成绩点数(平均分数、平均绩点),美国普通课程的GPA满分是4分,即A=4,B=3,C=2, D=1。所以对影响大学生GPA的因素分析有利于提高大学生的成绩以及整体素质。

本文就利用美国密歇根州的多所高校的调查数据进行基于计量模型的回归分析,通过由简到全面的不同的回归模型,对高中毕业学校规模、毕业年集中学术排名、SAT成绩、性别、是否是运动员对大学GPA的影响进行了分析,试图对影响大学生GPA的因素进行探究,以期提出提高大学生成绩的方法、途径及建议。

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2.模型的设计

在进行分析之前,我们首先对我们要使用的数据及模型的建立做出简单的说明:

2.1影响因素的分析及符号说明

目前全美4000 所高校( 1600 万学生注册入学) , 基本上所有学校都将GPA作为对大学生在校成绩的衡量标准。并且在研究生的申请时,GPA的点数也是十分重要的参考指标,而对大学生GPA的影响因素主要有:

(1)学生在进入大学之前的高中毕业年级以百人计的规模,这里我们用hsize表示。

(2)毕业年级中学术排名的百分位,这里用hsperc表示。

(3)SAT综合分数,是作为其高校录取学生的入学参考成绩(类似于我国的高考成绩但是有有所不同),这里用sat表示 (4)性别,female表示。

(5)是否是运动员这一状况,这里用athlete表示。

2.2数据的选择

由于本篇考察的目的是研究学生的学校规模、性别,种族以及等因素对大学生GPA的影响程度。所以采用横截面数据来说明同一时间下,来考虑不同学生的情况来进行实证分析,而本文的样本数据共有4127个,由于样本数量较大,所以可以较好的估计出模型,这里我们截取其中的30组数据如下 colGPA hisze hiszesq hsperc sat female athlete 1 2.040000 0.100000 0.010000 40.000000 920.000000 1.000000 1.000000 2 4.000000 9.400000 88.360000 20.319150 1170.000000 0.000000 0.000000 3 1.780000 1.190000 1.416100 35.294120 810.000000 0.000000 1.000000 5

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