一、模型的建立和检验

运用多元线性回归模型研究不同解释变量分别对不同企业股东回报的财务指标的被解释变量的影响情况，运用多元回归分析方法定量地研究各个变量对股东回报的影响情况，综合分析回归结果探究中小企业成长性与股东回报的关系，并对假设的真伪性做出检验。

二、统计分析

1.描述性统计分析由于数据收集的有限性，只对所选公司的股东回报、每股收益、总资产周转率、主营业务增长率等数据进行分析，统计各指标相对应的最小值、最大值、均值、标准差状况。2.回归结果运用OSL方法逐一求被解释变量对于各个解释变量的回归，结合经济意义和统计检验筛选出显着性变量得出新的回归统计结果和拟合效果较好的回归方程。RB=45.57+35.29CAT+0.76ROA+0.15GRRP+0.77MRG-0.68FL回归方程的标准误差的评价S.E=0.07;拟合优度检验AdjustedR-squared=0.52，说明回归方程及上述样本模型的解释能力为52%，总体拟合程度较好;F统计量为0.56，根据F统计量得到的Prob(F-statistic)值0.000043近似为0，远远小于显着性水平0.05，说明回归方程有效。RROE=99.98+1.29FAT+0.73ROA+0.026MRG-5.57SIZE-0.48FL回归方程的标准误差的评价S.E=21.19;拟合优度检验AdjustedR-squared=0.62，说明回归方程及上述样本模型的解释能力为62%，总体拟合程度较好;F统计量为0.62，根据F统计量得到的Prob(F-statistic)值0.000011近似为0，远远小于显着性水平0.05，说明回归方程有效。REPS=1.31+0.012FAT+0.00044OPE+0.00011MRG+0.043ROA+0.1SIZE+0.16EXP回归方程的标准误差的评价S.E=0.2;拟合优度检验AdjustedR-squared=0.88，说明回归方程及上述样本模型的解释能力为88%，总体拟合程度很好;F统计量为30，根据F统计量得到的Prob(F-statistic)值0.000003近似为0，远远小于显着性水平0.05，说明回归方程有效。

三、研究结论

根据研究分析，本文得出相关结论：中小上市企业的股东回报与成长性之间存在相关关系，但不同指标的影响作用不同。总体来说，企业的盈利能力、营运能力以及发展能力是企业成长性的三个主要表现方面，高成长性的企业对应着更高盈利、更快发展，但并不意味着高成长性的企业一定是高股东回报的企业。当企业处于一定规模时，在企业财务杠杆水平和股本扩张能力一定的情况下，企业的高成长性可以带来高的股东回报，但是受到多方面因素的制约，不能一概而论，应该综合考虑。

总结：小议企业成长与股东回报到这里就全部结束了。

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