嗯,在分类变量中包括二分类的变量和多分类的变量,其中二分类的变量改成虚拟变量,只要将一类赋值为0,另一类赋值为1就可以了,0作为对照组;如果是多分类的变量,改成虚拟变量时,需要设立分类数减1的虚拟变量,比如年
股识吧

    股票怎么做线性回归;

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    一、想请教一下,把分类变量转变成哑变量之后,如何进行多元线性回归呢?

    嗯,在分类变量中包括二分类的变量和多分类的变量,其中二分类的变量改成虚拟变量,只要将一类赋值为0,另一类赋值为1就可以了,0作为对照组;
    如果是多分类的变量,改成虚拟变量时,需要设立分类数减1的虚拟变量,比如年级有三个值:一年级、二年级、三年级,那就需要设两个虚拟变量:年级1、年级2,以一年级作为对照组,那年级1和年级2同时为0则表示一年级,年级1为1,年级2为0表示二年级,年级1为0,年级2为1表示三年级。
    在输入数据时,数据中有两个变量:年级1和年级2,两个变量的取值都是0和1,在做回归分析时将这两个变量选入自变量中就可以了。
    (这些在logistic回归中其实就一步完成了,但是在线性回归中就按照上面说的,比较麻烦。
    )不知道我是否说明白了。

    想请教一下,把分类变量转变成哑变量之后,如何进行多元线性回归呢?


    二、价格的回归方法

    基于向量自回归(VAR)方法的股票价格与经济增长关系的研究
    目前,国内对经济发展和股票价格的关系的研究主要在定性和理论分析层面,运用计量经济建模方法进行实证研究并不多,且大多集中于研究货币政策与股票市场及收益的关系.基于已有的研究结果,本文拟采用VAR模型分析方法,研究我国经济发展与股票价格之间的关系,利用脉冲响应函数分析我国目前经济增长与股票价格的相互影响程度,冲击的持续性,通过Granger检验说明二者的因果关系,并据此提出对推进我国股票市场发展的相关建议.

    价格的回归方法


    三、单独个股β系数在哪里可以查到?或者如何简单计算?在线等。

    实际中,一般用单个股票资产的历史收益率对同期指数(大盘)收益率进行回归,回归系数就是Beta系数。
    使用大盘的收益率和你选择的个股的收益率,在同花顺中可以导到excel中,然后再用数据分析进行回归分析,得到的斜率就是Beta系数.

    单独个股β系数在哪里可以查到?或者如何简单计算?在线等。


    四、股票中贝塔系数都有哪些测算方法

    一般来说,贝塔系数都是根据过去一段时间内该公司股价和大盘标杆指数的历史价格通过应用线性回归测算出来的。
    最常用也是业界最普遍的方法取值范围是在过去5年,取每月初价格,总共60个值,通过线性回归来计算。

    股票中贝塔系数都有哪些测算方法


    五、如何用spss在散点图上画出回归直线

    双击之后有选项的

    如何用spss在散点图上画出回归直线


    六、



    七、如何使用EXCEL计算股票的贝塔值

    可以直接设计一个有截距值的线性回归来计算。
    把股票收益率设为因变量,市场收益率设为自变量。
    在Excel的“工具”中,选择“加载宏”,选中“分析数据库”,然后就可以在“工具”中找到“数据分析”,点击那个,选中“回归”,在弹出的界面中按要求选取自变量区域和因变量区域就可以了。
    回归得出的斜率值就是贝塔系数了。

    如何使用EXCEL计算股票的贝塔值


    八、数据处理时怎么用电脑做线性回归

    你可以安装一个软件MATLAB,他是一个数学学习使用专用软件,你在到网上找点教程就可以了,这个软件很有用哦。

    数据处理时怎么用电脑做线性回归


    九、CAPM计算求解

    β=α(P,M)/(αm)^2 
    return of  P = r + β(return on the market portfplio - r)
    r is the risk-free rate of interest.
    用你的数据算出的β= 0.35/(2%)^2 = 875 偏大,不符合实际,可能题目给出的数据出现了问题

    CAPM计算求解


    参考文档

    下载:股票怎么做线性回归.pdf《股票的属性金木水火土怎么识别》《江苏百瑞赢证券公司可靠吗》《怎么投诉一只基金》《中美银行估值差别》下载:股票怎么做线性回归.doc更多关于《股票怎么做线性回归》的文档...
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    郭雨儒
    发表于 2023-04-10 15:15

    回复 杜斯琦: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。