影响世界商学院mba生收入因素

1、学学的关的关1、假设检验:S(WEIGHTEDSALARY)与Z(VALUEFOR2、假设检验:S(WeightedSalary)与3、假设检验:S(WeightedSalary)与Y(Facultywith4、假设检验:S(WEIGHTED SALARY) 与 Z(VALUE FOR MONEY), X(Rank), Y(Faculty with 5、假设检验:C(SALARYPERSENTAGEINCREASE)与Z(VALUEFOR6、假设检验:C(SalaryPercentageIncrease)与7、假设检验:C(SalaryPercentageIncrease)与Y(Faculty

2、with8、假设检验:C(SALARY PERSENTAGE INCREASE) 与 Z(VALUE FOR MONEY), X(RANK), Y(FACULTYWITH毕业11MBA课程的学生未来的工作薪水情况与就读 教育水平的正负相不论是刚毕业于 本科课程的学生，还是在职数年的企业人，选择学习MBA 课程都是他们为了更好的未来而做出的重要的决定。而他们在选择课程时，都希望能够申请到在世界 中靠前的那些学校。学校 与学生毕业后的工资水平变化是否有关联呢？这对于 光华管理学院的 而言也是意义非凡的。考虑到可行性，模型简易型等因素， 最终选取世界博士 比例 Y 以及物有所值1Z（Valuefor

3、money Rank）作为衡量教育优劣情况的三个因变量；而在选择反映学生未来工资高低情况的变量上， 最终确定有两个：毕业后的 平均薪水 S和毕业后的平均薪水变化百分比 C。 决定研们并没有研究多个年份的数据，仅选择 2013 年世界研研究主为了研究这些变量间的相关性，并结合不同统计方法的应用， 小组一共采取了个主要步骤，包括：数据的收集，t 检验，最大似然估计，统计量及与 D 的简单线1 物有所值（Value for money）：用来评估在有限资源情况下，组织令其提供或需求的服务带来的识度等因素一起考虑，来衡量一项物品的价值。 要物有所值，一个大学需要做到的是尽可能在公共设施和 22选取英（

4、FinancialTimes）官网BusinessSchoolRankings）变变量和数据的基量，记为X。在研究过程中出于方便考虑，X 不计单位。为第66名，则X=66MBA教师博士量，记为Y。比例为95%，则Y=95MBA的物有所值（Value for money rank）为量，记为 Z。在研究过程中出于方便考虑，不计单位。为31，则Z=31MBA学生的 平均薪水，设这些 的 MBA学生平均薪水都为连续分布的随 量，记为 S1,S2.Snn由于 研究的是社会中进修 MBA 课程的人的 平均薪水，因此不妨设 Si服从相同的分布，那么整个社会中进修 MBA课程的人的 平均薪水也就服从这个分布

5、。另外，由于选择 MBA 课程与从事的工作之间并没有 联系，因此人与人之间的薪水并没有太大的相关性，所以假定 Si 之间是相互独立的。 2i.i.d：IdenticalIndependentDistribution33对于MBA学生修完课程后的平均薪水变化，设这些的 MBA 学生修完课程后的平均薪水变化都为连续分布的随量，记为 R1,R2.Rn，其中 n 为所选公司的数目。与 MBA学生的平均薪水 S的假设相同：Ri服从相同的分布，MBARi之间是相互独立的，Ri 属于一个 Random Sample，即服从 i.i.d 分布。 S，R具有正态分布，且具体某一年的参数（ 1, 1），（ 2 2

6、） S,R的分布中（ 1, 1），（ 2 2）S，R 44 院 院 556尔77院院三、三、线性回归假设及计毕业生收入的关假设回归：0 ( ( =1 =0= S=154156 -673 （2）（2） 比例(%)假设回归：0 881 ( ( =0= S=59789+651毕业生收入与“物有所值的关假设回归：0 ( ( =1 =0= S=101984+366假设回归：0 1+20N= 1S= = S=194333 +237Z -693X-54999学学、教师中博比例(%)与毕业生收入增长(%)的关毕业生收入增长(%)的关假设回归：0 ( ( ( =0 = C=118 -0.268 （2）（2） 毕

7、业生收入增长(%)与教师中博比例(%)的关假设回归：0 ( ( ( =0 = C=74.4+0.322毕业生收入增长(%)与“物有所值的关假设回归：0 ( ( ( =0 = 112233S = R-SqR-Sq（调整） = 度FP1YS拟合标准残1235XXX-XRXX0:1 =1:1 在此假设下P值为0.041,所以当0 0.041 时原假设，接受1 0。44S = 194333 + 237 Z - 693 X - 549 9.60 ZX-Y-S = R-Sq = R-Sq（调整）度FP3度Seq Z1X1Y122-1.13 2S 拟合标准R5566度FP1XC-R0:1 =1:1 在此假设

8、下P值为0.001,所以当0 0.001 时原假设，接受1 0。相77C = 74.4 + 0.322 自变系系数标准常27.25 2.73 0.2922 1.10 0.274S = R-= R-Sq（调整=度P1634.9 观测值 C8-0.31 -0.76 1.34 -1.32 RXX88ZC 拟合标准-0.84 12-1.08 RXX在此回归分析得Y=C、1=Z、2=X、31=Y，0=130、1=0.0371、2=0 0(i=1、2、1 0(i=1、2、 在此假设下1、3的P值均超过了0.600, 所以当0 0.600 时的原假设 = 0(i=1、3)。所以表明Z和Y对线性模型的贡献很小

9、。同时2的P值为0.002，所以当0 0.002 时原假设，接受30。可见X对S的影响比Z和X更为显著。总体来说拟合优毕毕业工资各项条件的相关（1）“物有所值” （SS = 101984 + 366 Z，R2=17.1%，拟合优度较低。可见 对 的利用效率与毕业生 工资有一定的相关性，但相关性较小。可能的原因是 在这里只能获取“物有所值”的 而不是绝对值， 与绝对值可能不是线性相关，进而即使绝对值与毕业生 工资线性相关的程度很高，也无法在 与毕业生 工（SS = 154156 - 673 X，R2=59.9%，对于截面数据来说，拟合优度较高，可见商重要信息。因此这一因素对毕业生收入影响较大也是

10、很容易理解的。然而 同时观察到了在一些教育普及程度较低的国家如 ，毕业生 工资水平相对较高，分析原因可能是在教育普及程度较高的国家存在“ 膨胀”现象，即受教育人群的 普遍较高，就职 的学历普遍超过了该工作岗位所要求的学历水平。（3）教师中博的比例（SS = 59789 + 651 Y，R2=3.2%，拟合不成功，可见师资力量对毕业生收入影响并不大。另一种可能的分析是选取样本 学院教师中博士 的比例均较高（均值 92%）且数据较集中，并无显著差异，因此对毕业生收入影响很小，可以忽略不（4）“物有所值与教师中博比例（S 与 Z、X、S194333237 Z693 X549Y，R2=69.4%工工资增长百分比各项条件的相关“物有所值（C与C = 99.8 + 0.0897 Z，R2=0.3%，拟合不成功。教师中博的比例（C与C = 74.4 + 0.322 Y，R2=0.2%，拟合不成功。（CC = 118 - 0.2