股票的残差怎么计算－－GARCH模型的原理

一、spss回归分析t、F值分别代表什么呀？

R方为决定系数，即拟合模型所能解释的因变量的变化百分比。
例如，R方＝0．810，说明拟合方程能解释因变量变化的81％，不能解释的19％。
F是方差检验，整个模型的全局检验，看拟合方程是否有意义T值是对每个自变量进行一个接一个的检验（logistic回归），看其beta值，即回归系数是否有意义F和T的显著性均为0．05，回归分析在科学研究领域是最常用的统计方法。
《SPSS回归分析》介绍了一些基本的统计方法，例如，相关、回归（线性、多重、非线性）、逻辑（二项、多项）、有序回归和生存分析（寿命表法、Kaplan－Meier法以及Cox回归）。
SPSS是世界上最早的统计分析软件。
1968年，斯坦福大学的三位研究生NormanH．Nie，C．Hadlai（Tex）Hull和DaleH．Bent成功地进行了研究和开发。
同时成立了SPSS公司。
扩展资料：原理：这种表示取决于变量Y中可由控制变量X解释的变化百分比。
决定系数不等于相关系数的平方。
这个和相关系数之间的区别是如果你去掉｜，R｜等于0和1，由于R2<；
R，可以防止对相关系数所表示的相关做夸张的解释。
决定系数：在Y的平方和中，X引起的平方和所占的比例为R2相关程度由决定系数的程度决定。
R2越接近1，相关方程的参考值越大。
反之，越接近0，参考值越低。
这就是一元回归分析的情况。
但是决定系数和回归系数本质上是不相关的就像标准差和标准误差本质上是不相关的一样。
在多元回归分析中，决定系数为路径系数的平方。
表达式：R2＝SSR／SST＝1－SSE／SST其中：SST＝SSR＋SSE，SST （total sum of squares）为总平方和，SSR （regression sum of squares）为回归平方和，SSE （error sum of squares） 为残差平方和。
参考资料来源：股票百科-SPSS回归分析

二、fluent残差曲线里的K线代表什么

K 代表是湍动能方程（k-ε模型） 不算能量方程的话残差曲线一般有6条：连续性方程；
三个方向上的动量方程；
k湍动能方程；
ε湍动能耗散率方程

三、GARCH模型的原理

四、GARCH模型的原理

一般的GARCH模型可以表示为：其中ht为条件方差，ut为独立同分布的随机变量，ht与ut互相独立，ut为标准正态分布。
（1）式称为条件均值方程；
（3）式称为条件方差方程，说明时间序列条件方差的变化特征。
为了适应收益率序列经验分布的尖峰厚尾特征，也可假设 服从其他分布，如Bollerslev (1987)假设收益率服从广义t-分布，Nelson(1991)提出的EGARCH模型采用了GED分布等。
另外，许多实证研究表明收益率分布不但存在尖峰厚尾特性，而且收益率残差对收益率的影响还存在非对称性。
当市场受到负冲击时，股价下跌，收益率的条件方差扩大，导致股价和收益率的波动性更大；
反之，股价上升时，波动性减小。
股价下跌导致公司的股票价值下降，如果假设公司债务不变，则公司的财务杠杆上升，持有股票的风险提高。
因此负冲击对条件方差的这种影响又被称作杠杆效应。
由于GARCH模型中，正的和负的冲击对条件方差的影响是对称的，因此GARCH模型不能刻画收益率条件方差波动的非对称性。

参考文档