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    X2     0.556858     1.000000     0.225834     0.121469     0.170679     0.239605    -0.212761
    X3     0.332760     0.225834     1.000000     0.247370     0.088970     0.164171    -0.197559
    X4     0.266081     0.121469     0.247370     1.000000     0.010662     0.022353    -0.069276
    X5     0.036138     0.170679     0.088970     0.010662     1.000000     0.808438     0.187000
    X6     0.069472     0.239605     0.164171     0.022353     0.808438     1.000000     0.019054
    X7    -0.182788    -0.212761    -0.197559    -0.069276     0.187000     0.019054     1.000000
    由表中我们可以看出,X1与X2、X3、X4均有不同程度的相关,X5主要与X6相关。接下来采用逐步回归法来减小共线性的严重程度。分别求Y资产负债率对X1每股收益,X2净资产收益率,X3主营业务利润率,X4流动比率,X5主营业务收入增长率,X6净利润增长率,X7存货周转率进行一元回归,以调整后的可决系数最大为原则,形成一元回归模型。
    首先对X1每股收益进行一元回归,结果如下:
    表格 5:对X1回归

    变量    系数    标准差    t统计值    伴随概率  
    X1    -10.99017    5.497688    -1.999054    0.0505
    C    62.98026    3.984742    15.80536    0.0000
    R平方值    0.066608        被解释变量均值    56.71397
    调整 R平方值    0.049940       被解释变量标准差    19.22194
    再对X2净资产收益率进行一元回归,结果如下:
    表格 6:对X2回归

    变量    系数    标准差    t统计值    伴随概率  
    X2    -0.277856    0.113754    -2.442600    0.0178
    C    60.22228    2.814748    21.39526    0.0000
    R平方值    0.096283        被解释变量均值    56.71397
    调整 R平方值    0.080145       被解释变量标准差    19.22194
    再对X3主营业务利润率进行一元回归,结果如下:
    表格 7:对X3回归

    变量    系数    标准差    t统计值    伴随概率  
    X3    -0.722782    0.202090    -3.576536    0.0007
    C    72.81008    5.052991    14.40930    0.0000
    R平方值    0.185947        被解释变量均值    56.71397
    调整 R平方值    0.171411       被解释变量标准差    19.22194
    再对X4流动比率进行一元回归,结果如下:
    表格 8:对X4回归

    变量    系数    标准差    t统计值    伴随概率  
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