股票的數據回歸分析

㈠ 股票數據分析方法

股票價格的漲跌，簡單來說，供求決定價格，買的人多價格就漲，賣的人多價格就跌。做成買賣不平行的原因是多方面的，影響股市的政策面、基本面、技術面、資金面、消息面等，是利空還是利多，升多了會有所調整，跌多了也會出現反彈，這是不變的規律。

㈡ 關於股票市場規模效應中的回歸分析

到專業股票網站查下
論文其實沒你想像的那麼嚴重的

㈢ 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。

(3)股票的數據回歸分析擴展閱讀

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。

㈣ 線性回歸分析和指數回歸分析有什麼區別，如何使用

線性回歸分析和指數回歸分析其實理論基礎是一樣的，基本沒有區別。回歸模型一個是直線，一個是指數曲線，簡單地說數據點畫出來象直線就用線性回歸。

相關系數與回歸系數的方向，即符號相同。回歸系數與相關系數的正負號都有兩變數離均差積之和的符號業決定，所以同一資料的b與其r的符號相同。回歸系數有單位，形式為（應變數單位/自變數單位）相關系數沒有單位。相關系數的范圍在-1～+1之間，而回歸系數沒有這種限制。

基本含義

在統計學中，線性回歸（Linear Regression）是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個自變數和因變數之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。只有一個自變數的情況稱為簡單回歸，大於一個自變數情況的叫做多元回歸。（這反過來又應當由多個相關的因變數預測的多元線性回歸區別，而不是一個單一的標量變數）。

㈤ statsby回歸後怎麼分析（stata）

分組分析之後，如果得到總的t值，根據總的數據計算即可

㈥ 對股票進行回歸分析通常自變數和因變數選什麼好

因變數通常是回報，比如行業超額回報、或者經無風險利率調整的回報。自變數，根據APT，有k個factor。所以你認為的是影響因素的變數都可以加入。常用的有市場回報（CAPM模型）、會計信息（sloan模型）、上期回報（Engle模型）和宏觀變數（國債長短端利差、通脹等）。但是要重點看看t檢驗和adj R square，會對不相關的變數進行懲罰

㈦ 股票實時數據應該怎麼分析

成交量只代表多空分歧高低，交投的活躍度，與價格沒有必然聯系，比如某隻股票某一天有10萬手的成交量，說明總共賣出了10萬手，同時也說明被其他人買進了10萬手。常見的幾種量價關系
1，放量上漲，這個要看位置，一般底部的放量上漲意味著可能會走一波上升走勢，而高位的放量上沖則可能是主力在出貨
2，縮量上漲，這個一般是主力拉升階段，一致看多，沒啥人賣股票，導致成交量低
3，放量下跌，也得看位置，長期縮量陰跌之後的放量下跌，有可能是底部企穩。高位的放量下跌，一般是主力不計成本的殺跌出貨
4，縮量下跌，這個在上漲途中，可能是主力洗盤。如果是一波加速上漲之後，可能是主力出貨完畢，只剩散戶了，然後縮量陰跌
上面之是一般情況，具體還要具體分析其他因素，不能按量價關系就作為買賣依據了

㈧ excel回歸分析 估計股票β

用EXCEL計算股票的貝塔值

看看這個吧

㈨ 股票回歸分析怎麼寫

根據自己經驗寫