中国股票市场回归分析法

1. 股票线性回归试什么

股票线性回归是一种统计分析方法，主要用于预测股票价格的走势。

线性回归是一种数学统计方法，用于探究两个或多个变量之间的相关关系。在股票市场中，线性回归可以应用于股票价格的分析和预测。这种方法通过分析历史股票价格数据和其他相关因素，建立一个线性模型来预测未来价格走势。

详细解释如下：

1. 基本概念：线性回归的核心是找到一条直线，这条直线能够最好地描述两个变量之间的关系。在股票分析中，这条直线可能代表历史价格走势的模式，并据此预测未来的价格动向。

2. 应用方法：在股票分析中，线性回归可以通过分析历史价格数据和其他相关因素来建立一个模型。这个模型可以是一个简单的线性方程，描述了价格与时间或其他变量的关系。一旦模型被训练出来，它就可以用于预测未来的价格变动。这种方法在分析和预测股票价格趋势方面具有一定的参考价值。

3. 局限性：虽然线性回归是一种有用的工具，但它并不能保证预测的准确性。股票市场的价格变动受到许多因素的影响，包括市场供求关系、政策变化、公司业绩等，这些因素都是动态变化的。因此，即使线性回归模型基于历史数据建立了很好的模型，也不能保证它能够完全预测未来的价格走势。投资者在使用这种方法时应该保持谨慎态度，结合其他分析方法进行决策。

总的来说，股票线性回归是一种统计分析工具，可以帮助投资者更好地理解和预测股票价格的走势。然而，任何投资分析方法都不能保证绝对准确，投资者应该结合多种方法进行综合判断。

2. 股票的贝塔系数怎么算用excel的回归分析

Cov(ra,rm) = ρamσaσm。

其中ρam为证券 a 与市场的相关系数；σa为证券 a 的标准差；σm为市场的标准差。

贝塔系数利用回归的方法计算: 贝塔系数等于1即证券的价格与市场一同变动。

贝塔系数高于1即证券价格比总体市场更波动，贝塔系数低于1即证券价格的波动性比市场为低。

如果β = 0表示没有风险，β = 0.5表示其风险仅为市场的一半，β = 1表示风险与市场风险相同，β = 2表示其风险是市场的2倍。

(2)中国股票市场回归分析法扩展阅读

金融学运用了贝塔系数来计算在一只股票上投资者可期望的合理风险回报率： 个股合理回报率 =无风险回报率*+β×(整体股市回报率-无风险回报率) *可用基准债券的收益率代表。

贝塔系数=1，代表该个股的系统风险等同大盘整体系统风险，即受整体经济因素影响的程度跟大盘一样; 贝塔系数>1则代表该个股的系统风险高于大盘，即受整体经济因素影响的程度甚于大盘。

贝塔系数越高，投资该股的系统风险越高，投资者所要求的回报率也就越高。高贝塔的股票通常属于景气循环股(cyclicals)，如地产股和耐用消费品股；低贝塔的股票亦称防御类股(defensive stocks)，其表现与经济景气的关联度较低，如食品零售业和公用事业股。

个股的贝塔系数可能会随着大盘的升或跌而变动，有些股票在跌市中可能会较在升市具更高风险。

3. 股票收益率和市场收益率回归怎么做

首先，每年用股票i 的周收益数据进行下列回归:
Ri，t = αi + β1Rm，t －2 + β2Rm，t －1 + β3Rm，t + β4Rm，t +1 + β5Rm，t +2 + εi，t
其中，Ri，t为股票i 第t 周考虑现金红利再投资的收益率，Rm，t
为A 股所有股票在第t 周经流通市值加权的平均收益率。本文在方程( 1) 中加入市场收益的滞后项和超前项，以调整股票异步
性交易的影响( Dimson，1 979) 。
股票月收益率回归分析,与大盘及宏观变量的相关性分析,与指数的相关性,选出行业中具有代表性的个股。用其月收益率同大盘股票指数进行回归分析。