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NBA球星薪资水平的影响因素探究 小组成员： 高震阳、秦昊天、王洪振、徐树祎 01 02 03 04 目录 CONTENT 主题 确定 模型 建立 模型 检验 总结 分析 01 主题 确定 主题确定 模型检验 模型建立 总结分析 15-16赛季刚开始，在球迷都在期待NBA巨星科比·布莱恩特的新赛季表现时，他却在推特上发文表示将在本赛季结束后退役，面对这一决定，大家表示出了不一样的态度，除了遗憾、惋惜、祝福，还有质疑。因为科比在最近几个赛季中表现严重下滑，单论效率的话完全配不上自己的千万年薪。 这一现象引起了我们小组成员的注意，几番讨论后确定了这一主题 主题确定 模型检验 模型建立 总结分析 接下来是解释变量的选择，经过讨论，我们确定了如下几个可能影响到NBA球星薪资的因素。 上场时间 生涯服役年数 场上表现（数据） 其中第三个因素包括得分与篮板、助攻、抢断和盖帽。 02 模型 建立 模型检验 总结分析 模型建立 主题确定 我们选择了40位比较具有代表性的NBA球员的相关数据 Module：Y=C+B1x1+B2x2+B3x3+B4x4+ u Y=球员薪资（万美元） X1=上场时间（赛季总分钟） X2=除得分外综合表现 X3=综合得分 X4=资历（年） 数据来源：/ /index.php ? 数据来源：/ /index.php 模型检验 总结分析 模型建立 主题确定 03 模型 检验 检验与结语 主题确定 模型检验 模型建立 初步回归结果 检验与结语 主题确定 模型检验 模型建立 1、多重共线性检验 得出结果，分析可以看出，4个变量之间没有明显的线性相关性，多重共线性检验可以通过。 检验与结语 主题确定 模型检验 模型建立 2、自相关检验 同时，德宾-沃森d检验也通过自相关检验。 我们用的是截面数据，理论上不存在自相关问题，但我们仍做了自相关检验，明显没有问题。 检验与结语 主题确定 模型检验 模型建立 3、异方差检验： 用 EVIEWS 软件进行 White 检验 ? ?我们可以看到多数可以通过WHITE检验，残差和X2*X4，X42相关。 检验与结语 主题确定 模型检验 模型建立 经过修正后的模型 通过加权最小二乘法的修正，发现X2的p值显著下降，R2也提高很多，拟合优度非常好。 04 总结 分析 主题确定 模型建立 模型检验 总结分析 小结： 最后建立的模型为 Y= -1150.418 +0.464454X1 +11.93525X2 +58.72540X3 +53.16891X4+e 表明，球星平均每多得1分，薪资平均增长58.73万美元 除得分外综合表现平均每增加1点，薪资平均增长11.94万元 赛季平均每多打1分钟，薪资平均增长0.46万美元 球星球龄平均每增加1年，薪资平均增长53.17万美元。 主题确定 模型建立 模型检验 总结分析 科比在15-16赛季的相关数据如下： 场均得分16.7 除得分外相关数据3.4 经历19年 赛季上场时间30.8*72=2217.6分钟 计算可得科比的预计薪资为1911万美元。 但实际科比能拿到的薪资为2500万美元，说明科比的确获得了额外的薪资。 主题确定 模型建立 模型检验 总结分析 反思： 影响球星薪资的因素有很多，忠诚度、伤病情况、球星性格、更衣室领导力、城市位置等等，甚至还有球星为了球队战绩主动要求降低薪资。 但我们小组仅从球星前两年的综合表现来做回归分析，可能与实际情况有一些出入 之所以没有加入这些变量，主要是考虑到数据的不可得性，同时也没有高质量的相关经济计量学文献可以参考。 谢 谢 欣 赏