股票的数据回归分析

㈠ 股票数据分析方法

股票价格的涨跌，简单来说，供求决定价格，买的人多价格就涨，卖的人多价格就跌。做成买卖不平行的原因是多方面的，影响股市的政策面、基本面、技术面、资金面、消息面等，是利空还是利多，升多了会有所调整，跌多了也会出现反弹，这是不变的规律。

㈡ 关于股票市场规模效应中的回归分析

到专业股票网站查下
论文其实没你想象的那么严重的

㈢ 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。

(3)股票的数据回归分析扩展阅读

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。

㈣ 线性回归分析和指数回归分析有什么区别，如何使用

线性回归分析和指数回归分析其实理论基础是一样的，基本没有区别。回归模型一个是直线，一个是指数曲线，简单地说数据点画出来象直线就用线性回归。

相关系数与回归系数的方向，即符号相同。回归系数与相关系数的正负号都有两变量离均差积之和的符号业决定，所以同一资料的b与其r的符号相同。回归系数有单位，形式为（应变量单位/自变量单位）相关系数没有单位。相关系数的范围在-1～+1之间，而回归系数没有这种限制。

基本含义

在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，而不是一个单一的标量变量）。

㈤ statsby回归后怎么分析（stata）

分组分析之后，如果得到总的t值，根据总的数据计算即可

㈥ 对股票进行回归分析通常自变量和因变量选什么好

因变量通常是回报，比如行业超额回报、或者经无风险利率调整的回报。自变量，根据APT，有k个factor。所以你认为的是影响因素的变量都可以加入。常用的有市场回报（CAPM模型）、会计信息（sloan模型）、上期回报（Engle模型）和宏观变量（国债长短端利差、通胀等）。但是要重点看看t检验和adj R square，会对不相关的变量进行惩罚

㈦ 股票实时数据应该怎么分析

成交量只代表多空分歧高低，交投的活跃度，与价格没有必然联系，比如某只股票某一天有10万手的成交量，说明总共卖出了10万手，同时也说明被其他人买进了10万手。常见的几种量价关系
1，放量上涨，这个要看位置，一般底部的放量上涨意味着可能会走一波上升走势，而高位的放量上冲则可能是主力在出货
2，缩量上涨，这个一般是主力拉升阶段，一致看多，没啥人卖股票，导致成交量低
3，放量下跌，也得看位置，长期缩量阴跌之后的放量下跌，有可能是底部企稳。高位的放量下跌，一般是主力不计成本的杀跌出货
4，缩量下跌，这个在上涨途中，可能是主力洗盘。如果是一波加速上涨之后，可能是主力出货完毕，只剩散户了，然后缩量阴跌
上面之是一般情况，具体还要具体分析其他因素，不能按量价关系就作为买卖依据了

㈧ excel回归分析 估计股票β

用EXCEL计算股票的贝塔值

看看这个吧

㈨ 股票回归分析怎么写

根据自己经验写