股票和指数如何做回归分析.如何利用分位数回归分析面板数据

一、求谁能帮帮我，如何用EVIEWS软件，分析股票指数。用最小二乘法和自回归条件异方差用CAPM模型算风险

不好意思，我不知道是你的表达有问题，还是我没学精。
如果说你要分析股指，我想到的不是capm，而是影响证券市场的各因素。
因为capm考虑的就是市场上不能被分散的系统性风险……如果你说你要用capm我想到的是，你可能要求的是股票指数的收益率，但是我不明白的是，如果股指的波动是你要测算的，而我们一般都把股指的波动看作是系统性风险，那么capm中很重要的市场风险你用啥度量？另外，你说你用最小二乘法，我直接理解就是你的自变量是（市场风险-无风险利率），因变量是股指的波动。
你想做的事就是单变量的线形规划……去确定beta。
最后，自回归是检验和对模型的修正……如果你不介意，你可以把问题说得再清楚点……否则真的很难揣测……

二、如何利用分位数回归分析面板数据

面板数据一般不用分位数回归的

三、如何用回归直线法求资产的系统风险系数β

从本世纪七十年代以来，西方学者对CAPM进行了大量的实证检验。
这些检验大体可以分为三类： 1.风险与收益的关系的检验 由美国学者夏普（Sharpe）的研究是此类检验的第一例。
他选择了美国34个共同基金作为样本，计算了各基金在1954年到1963年之间的年平均收益率与收益率的标准差，并对基金的年收益率与收益率的标准差进行了回归，他的主要结论是： a、在1954—1963年间，美国股票市场的收益率超过了无风险的收益率。
 b、 基金的平均收益与其收益的标准差之间的相关系数大于0.8。
 c、风险与收益的关系是近似线形的。
 2.时间序列的CAPM的检验 时间序列的CAPM检验最著名的研究是Black，Jensen与Scholes在1972年做的，他们的研究简称为BJS方法。
BJS为了防止β的估计偏差，采用了指示变量的方法，成为时间序列CAPM检验的标准模式，具体如下： a、利用第一期的数据计算出股票的β系数。
 b、 根据计算出的第一期的个股β系数划分股票组合，划分的标准是β系数的大小。
这样从高到低系数划分为10个组合。
 c、采用第二期的数据，对组合的收益与市场收益进行回归，估计组合的β系数。
 d、 将第二期估计出的组合β值，作为第三期数据的输入变量，利用下式进行时间序列回归。
并对组合的αp进行t检验。
 其中：Rft为第t期的无风险收益率 Rmt为市场指数组合第t期的收益率 βp指估计的组合β系数 ept为回归的残差 BJS对1931—1965年间美国纽约证券交易所所有上市公司的股票进行了研究，发现实际的回归结果与理论并不完全相同。
BJS得出的实际的风险与收益关系比CAPM 模型预测的斜率要小，同时表明实际的αp在β值大时小于零，而在β值小时大于零。
这意味着低风险的股票获得了理论预期的收益，而高风险股票获得低于理论预测的收益。
 3.横截面的CAPM的检验 横截面的CAPM检验区别于时间序列检验的特点在于它采用了横截面的数据进行分析，最著名的研究是Fama和Macbeth（FM）在1973年做的，他们所采用的基本方法如下： a、根据前五年的数据估计股票的β值。
 b、 按估计的β值大小构造20个组合。
 c、计算股票组合在1935年—1968年间402个月的收益率。
 d、 按下面的模型进行回归分析，每月进行一次，共402个方程。
 Rp=g0+g1bp+g2bp2+g3sep+ep 这里：Rp为组合的月收益率、 βp为估计的组合β值 bp2为估计的组合β值的平方 sep为估计βp值的一次回归方程的残差的标准差 g0、g1、g2、g3为估计的系数，每个系数共402个估计值 e、对四个系数g0、g1、g2、g3进行t检验 FM结果表明： ①g1的均值为正值，在95%的置信度下可以认为不为零，表明收益与β值成正向关系 ②g2、g3在95%的置信度下值为零，表明其他非系统性风险在股票收益的定价中不起主要作用。
 1976年Richard·Roll对当时的实证检验提出了质疑，他认为：由于无法证明市场指数组合是有效市场组合，因而无法对CAPM模型进行检验。
正是由于罗尔的批评才使CAPM的检验由单纯的收益与系统性风险的关系的检验转向多变量的检验，并成为近期CAPM检验的主流。
最近20年对CAPM的检验的焦点不是 ，而是用来解释收益的其它非系统性风险变量，这些变量往往与公司的会计数据相关，如公司的股本大小，公司的收益等等。
这些检验结果大都表明：CAPM模型与实际并不完全相符，存在着其他的因素在股票的定价中起作用。

四、现在有一只股票和上证综指的一个月的每一天收盘价 且无风险收益率也晓得 请问怎样做capm模型啊

CAPM模型公式：RA(个股A的必要收益率)=RF(无风险收益率)+BA(个股A的贝塔系数)*ERP(个股A的风险溢价)RF：无风险利率，已知ERP：个股A的风险溢价，即上证指数该月的日均收益率与无风险利率的差额；
BA：  个股A的贝塔系数，可使用个股A该月的每日收益率对上证综指该月的每日收益率进行回归，           所求得的回归系数就是Beta系数。
利用CAPM公式最后得出的是个股A的必要收益率，即理论收益率

五、如何用回归直线法求资产的系统风险系数β

多元线性回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。
其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。
多分类变量需要设置虚拟变量。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
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