相关分析和回归分析的用途

1. 相关分析和回归分析的用途

在现实生活中总有一些事物受到其它事物的影响，比如股票价格受到利率、GDP等的影响，而有些影响是无法用一个确定的函数关系式表达的，因为有一些波动在干扰这些关系，因此，我们就需要先用相关分析和回归分析来分析他们之间的关系，等到关系研究德很透彻之后，有一些相关关系可能会转变为确定性的函数关系了。包括物理学上著名的牛顿三大定律，首先是通过物理试验来收集数据的，在做数据分析时，也是先做相关分析，发现相关性很强、拟合效果有非常好以后，逐渐转变为确定性的函数关系，也就成了定律了。

2. 对于同一组资料，相关系数r越大，回归系数b也越大吗，为什么呢？

不是。可以b很大而r很小，也可能b很小而r很大。它们之间并无必然联系，它们的大小都由原始数据决定。
r的值只与每一组数据的“相似”程度（与最后的回归方程满足程度）有关，r值越大，回归方程越“值得信奈”，当r=1 时，用于计算的每一个实验值（即 xi，yi）都是完全能够用回归方程计算的。r的大小反映了这组资料各变量的“相关性”——绝对值越大越相关，越小越无关。
回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b，从而得到回归直线方程。

扩展资料
线性回归方程的应用：
线性回归方程是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其位置参数的模型更容易拟合，而且产生的估计的统计特性也更容易确定。
线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：
如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。
给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。
1、趋势线
一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据（如GDP、石油价格和股票价格）是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线，更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。
2、流行病学
有关吸烟对死亡率和发病率影响的早期证据来自采用了回归分析的观察性研究。为了在分析观测数据时减少伪相关，除最感兴趣的变量之外,通常研究人员还会在他们的回归模型里包括一些额外变量。
3、金融
资本资产定价模型利用线性回归以及Beta系数的概念分析和计算投资的系统风险。这是从联系投资回报和所有风险性资产回报的模型Beta系数直接得出的。
4、经济学
线性回归是经济学的主要实证工具。例如，它是用来预测消费支出，固定投资支出，存货投资，一国出口产品的购买，进口支出，要求持有流动性资产，劳动力需求、劳动力供给。
参考资料：百度百科-回归方程
参考资料：百度百科-线性回归方程

3. 投资分散化加强时，资产组合的方差与什么有关？

一、资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model 简称CAPM）是由美国学者夏普（William Sharpe）、林特尔（John Lintner）、特里诺（Jack Treynor）和莫辛（Jan Mossin）等人在资产组合理论的基础上发展起来的，是现代金融市场价格理论的支柱，广泛应用于投资决策和公司理财领域。资本资产定价模型就是在投资组合理论和资本市场理论基础上形成发展起来的,主要研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系,以及均衡价格是如何形成的.二、资本资产定价模型的应用前提　　尽管资本资产定价模型是资本市场上一种有效的风险资产价格预测模型，并且具有简单明了的特点，一直引起人们的重视并加以运用。但模型严格、过多的假设影响了它的适用性。其基本假设的核心就是证券市场是一个有效市场，这就是该模型的应用前提。　　在投资实践中，投资者都追求实现最大利润，谋求高于平均收益的超额收益，但在理论上，投资者所获取信息的机会是均等的，如果投资者是理性的，任何投资者都不可能获得超额收益，据此可以认为，此时的市场是“有效市场”。可见，市场的有效性是衡量市场是否成熟、完善的标志。　　在一个有效市场中，任何新的信息都会迅速而充分地反映在价格中，亦即有了新的信息，价格就会变动。价格的变动既可以是正的也可以是负的，它是围绕着固有值随机波动的。在一个完全有效的市场中，价格的变动几乎是盲目的。投资者通常只能获得一般的利润，不可能得到超额利润，想要通过买卖证券来获得不寻常的利润是非常困难的。因为，投资者在寻求利用暂时的无效率所带来的机会时，同时也减弱了无效率的程度。因此，对于那些警觉性差、信息不灵的人来说，要想获得不寻常的利润几乎是不可能的。　　根据市场价格所反映的信息的不同，有效市场分为弱有效市场、半强有效市场和强有效市场。在弱有效市场中，现实的股票价格是过去的股票价格的简单推进，呈现出随机的特征。投资者无法通过对股票价格及其交易量的统计分析来获得超额利润；在半强有效市场中，现实的股票价格反映了所有公开可得到的信息，这些信息不仅包括有关公司的历史信息、公司经营和公司财务报告，而且还包括相关的宏观经济及其他公开可用的信息。投资者不可能通过对公开信息的分析获取超额利润；在强有效市场中，现行股票价格充分反映了历史上所有公开的信息和尚未公开的内部信息。所以，投资者无法通过获取内部信息取得超额利润。对于投资者来说，任何历史的信息和内部信息都是没有价值的。市场中所有的投资者对信息的获取都有高度的反映能力，股票的价格会因所有投资者对信息的反映而做出及时的调整。当根据内部信息交易时，任何投资者都不可能通过其他投资者对信息的滞后反映获得超额利润。实践研究表明，证券市场一般是与半强有效市场假设相一致的。所以通常认为的有效市场是指半强有效。三、模型的意义和价值　　资本资产定价模型是现代金融学的奠基石，它揭示了资本市场基本的运行规律，对于市场实践和理论研究都具有重要的意义。它不仅被广泛地应用于资本市场上的各种资产，用来决定各种资产的价格，例如，证券一级市场的发行应如何定价等；同时，也为投资者提供了一种机制，投资者可以根据资产的系统风险来对几种竞争报价的金融资产进行选择。具体地说，投资者可以通过权威性的综合指数来确定全市场组合的期望收益率，并据此计算出可供投资者选择的单项资产的β系数，同时，用国库券或其他合适的政府债券来确定无风险收益率。当一个投资者得到这些信息后，资本资产定价模型就为投资者提供了一种对潜在投资项目估计其收益率的方法。当某种资产的期望收益率高于投资者所要求得到的必要报酬率时，购买这种资产便是最合适的投资选择。这样，资本资产定价模型在现实市场中就得到了广泛应用。三，解释： 以资本形式(如股票)存在的资产的价格确定模型。以股票市场为例。假定投资者通过基金投资于整个股票市场，于是他的投资完全分散化(diversification)了，他将不承担任何可分散风险。但是，由于经济与股票市场变化的一致性，投资者将承担不可分散风险。于是投资者的预期回报高于无风险利率。设股票市场的预期回报率为E(rm)，无风险利率为 rf，那么，市场风险溢价就是E(rm) − rf ,这是投资者由于承担了与股票市场相关的不可分散风险而预期得到的回报。考虑某资产(比如某公司股票)，设其预期回报率为Ri，由于市场的无风险利率为Rf，故该资产的风险溢价为 E(ri)-rf 。资本资产定价模型描述了该资产的风险溢价与市场的风险溢价之间的关系 E(ri)-rf ＝βim (E(rm) − rf ) 式中，β系数是常数，称为资产β (asset beta)。β系数表示了资产的回报率对市场变动的敏感程度(sensitivity)，可以衡量该资产的不可分散风险。 如果给定β,我们就能确定某资产现值(present value)的正确贴现率(discount rate)了，这一贴现率是该资产或另一相同风险资产的预期收益率 贴现率=Rf+β(Rm-Rf)。 英文参考： 四，资本资产定价模型是计算权益资本成本的。贝它系数的计算方式有两种：一种是公式法。第一个公式中的分子式第a种证券的收益与市场组合收益之间的协方差。它等于该证券的标准差、市场组合的标准差及两者相关系数的乘积。 另一种是回归直线法。贝他系数可以通过同一时期内的资产收益率和市场组合收益率的历史数据，使用线性回归方程预测出来。贝塔系数就是该线性回归方程的回归系数。 在投资组合的贝塔系数等于被组合各证券贝塔值的加权平均数。资产定价模型是计算权益资本成本的。贝他系数被定义为某个资产的收益率与市场组合之间的相关性。β系数的计算：　　（1）回归直线法：贝他系数可以通过同一时期内的资产收益率和市场组合收益率的历史数据，使用线性回归方程预测出来。贝塔系数就是该线性回归方程的回归系数。　　（2）定义法： βJ=rJM×σJ÷σM其中：rJM指该股票与整个股票市场的相关性σJ是指自身的标准差σM是指整个市场的标准差投资组合的贝塔系数等于被组合各证券贝塔值的加权平均数。

4. 研究股票指数和汇率、利率的关系，用EVIEWS回归分析可以得到什么有帮助的结果吗？

从你的结论来看，是FXE显著影响。看adjusted R-square整体解释力还是很不错的。但是你的observations好少。

5. 有什么靠谱的股票分析软件？

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6. 股票的价值与价格有什么区别

7. 线性回归的基本假设

1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；
2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；
3、随机误差项彼此不相关；
4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；
5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；
6、随机误差项服从正态分布。

扩展资料：
线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。
线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：
1 如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。
2 给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。
参考资料：百度百科——线性回归方程

8. 概述资本资产定价模型（CAPM）的基本内容及其实践意义。

资本资产定价模型（CAPM）的基本内容是研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的数量关系，即为了补偿某一特定程度的风险，投资者应该获得多少的报酬率，以及均衡价格是如何形成的。
资本资产定价模型的实践意义是应用于资产估值、资金成本预算以及资源配置等方面，是现代金融市场价格理论的支柱。CAPM模型在证券理论界已经得到普遍认可，该模型主要对证券收益与市场组合收益变动的敏感性作出分析，帮助投资者决定所得到的额外回报是否与当中的风险相匹配。

扩展资料：
按照CAPM的规定，Beta系数是用以度量资产系统风险的指针，用来衡量一种证券或一个投资组合相对总体市场的波动性。β表示的是相对于市场收益率变动、个别资产收益率同时发生变动的程度，是一个标准化的度量单项资产对市场组合方差贡献的指标。
也就是说，如果一个股票的价格和市场的价格波动性是一致的，那么这个股票的Beta值就是1。如果一个股票的Beta是1.5，就意味着当市场上升10%时，该股票价格则上升15%；而市场下降10%时，股票的价格亦会下降15%。通过统计分析同一时期市场每天的收益情况以及单个股票每天的价格收益来计算出。
参考资料来源：百度百科-资本资产定价模型