中國股票市場回歸分析法

1. 股票線性回歸試什麼

股票線性回歸是一種統計分析方法，主要用於預測股票價格的走勢。

線性回歸是一種數學統計方法，用於探究兩個或多個變數之間的相關關系。在股票市場中，線性回歸可以應用於股票價格的分析和預測。這種方法通過分析歷史股票價格數據和其他相關因素，建立一個線性模型來預測未來價格走勢。

詳細解釋如下：

1. 基本概念：線性回歸的核心是找到一條直線，這條直線能夠最好地描述兩個變數之間的關系。在股票分析中，這條直線可能代表歷史價格走勢的模式，並據此預測未來的價格動向。

2. 應用方法：在股票分析中，線性回歸可以通過分析歷史價格數據和其他相關因素來建立一個模型。這個模型可以是一個簡單的線性方程，描述了價格與時間或其他變數的關系。一旦模型被訓練出來，它就可以用於預測未來的價格變動。這種方法在分析和預測股票價格趨勢方面具有一定的參考價值。

3. 局限性：雖然線性回歸是一種有用的工具，但它並不能保證預測的准確性。股票市場的價格變動受到許多因素的影響，包括市場供求關系、政策變化、公司業績等，這些因素都是動態變化的。因此，即使線性回歸模型基於歷史數據建立了很好的模型，也不能保證它能夠完全預測未來的價格走勢。投資者在使用這種方法時應該保持謹慎態度，結合其他分析方法進行決策。

總的來說，股票線性回歸是一種統計分析工具，可以幫助投資者更好地理解和預測股票價格的走勢。然而，任何投資分析方法都不能保證絕對准確，投資者應該結合多種方法進行綜合判斷。

2. 股票的貝塔系數怎麼算用excel的回歸分析

Cov(ra,rm) = ρamσaσm。

其中ρam為證券 a 與市場的相關系數；σa為證券 a 的標准差；σm為市場的標准差。

貝塔系數利用回歸的方法計算: 貝塔系數等於1即證券的價格與市場一同變動。

貝塔系數高於1即證券價格比總體市場更波動，貝塔系數低於1即證券價格的波動性比市場為低。

如果β = 0表示沒有風險，β = 0.5表示其風險僅為市場的一半，β = 1表示風險與市場風險相同，β = 2表示其風險是市場的2倍。

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金融學運用了貝塔系數來計算在一隻股票上投資者可期望的合理風險回報率： 個股合理回報率 =無風險回報率*+β×(整體股市回報率-無風險回報率) *可用基準債券的收益率代表。

貝塔系數=1，代表該個股的系統風險等同大盤整體系統風險，即受整體經濟因素影響的程度跟大盤一樣; 貝塔系數>1則代表該個股的系統風險高於大盤，即受整體經濟因素影響的程度甚於大盤。

貝塔系數越高，投資該股的系統風險越高，投資者所要求的回報率也就越高。高貝塔的股票通常屬於景氣循環股(cyclicals)，如地產股和耐用消費品股；低貝塔的股票亦稱防禦類股(defensive stocks)，其表現與經濟景氣的關聯度較低，如食品零售業和公用事業股。

個股的貝塔系數可能會隨著大盤的升或跌而變動，有些股票在跌市中可能會較在升市具更高風險。

3. 股票收益率和市場收益率回歸怎麼做

首先，每年用股票i 的周收益數據進行下列回歸:
Ri，t = αi + β1Rm，t －2 + β2Rm，t －1 + β3Rm，t + β4Rm，t +1 + β5Rm，t +2 + εi，t
其中，Ri，t為股票i 第t 周考慮現金紅利再投資的收益率，Rm，t
為A 股所有股票在第t 周經流通市值加權的平均收益率。本文在方程( 1) 中加入市場收益的滯後項和超前項，以調整股票非同步
性交易的影響( Dimson，1 979) 。
股票月收益率回歸分析,與大盤及宏觀變數的相關性分析,與指數的相關性,選出行業中具有代表性的個股。用其月收益率同大盤股票指數進行回歸分析。