2012年期货资格考试投资分析第六章讲义
来源:中大网校发布时间:2012-12-17
第一节统计分析对金融投资分析的意义
一、统计分析对国际分析对融投资的重要性
统计学、经济理论、数学
二、统计分析在期货价格分析中的应用
1、德尔菲法:一种介于定性和定量之间的分析方法
2、回归分析方法:确定变量间相互作用与影响的建模方法,最为广泛的、基础的分析方法。
3、时间序列分析方法:随机性、非随机性时间序列(平稳性、趋势性、季节性时间序列)
第二节一元线性回归分析
一、相关关系
1、相关关系的概念:指变量之间的不确定的依存关系
2、散点图:常见的相关关系表现形态有四种线性相关、非线性相关、完全相关与不相关。
3、相关系数的计算:高度相关>0.8、0.5<中度相关<0.8、0.3<低度相关<0.5
二、一元线性回归分析
三、一元线性回归方程的估计
四、一元线性回归方程的显着性检验
1、回归系数的显着性检验
2、判定系数
五、利用回归方程进行估计和预测
1、点预测
2、区间预测
第三节多元线性回归
一、多元线性回归模型简介
二、多元线性回归方程估计
三、回归方程的拟合优度:
(1)用于描述回归方程对样本观测值的拟合程度
(2) R2的取值在「0,1」区间内,R2越接近1,表明回归拟合效果越好;越接近0,效果越差。
四、显着性检验
1、回归方程显着性检验-F检验:t分布用来检验单个回归系数的显着性,而F分布就用来检验整个回归方程的显着性。
2、回归系数的显着性检验与推断
(1)回归系数的显着性检验-T检验
(2)回归系数置信区间
五、利用回归方程进行估计与预测:
同样可以利用给定的自变量,求出因变量均值的置信区间及个别值的预测区间。
六、回归分析中出现的常见问题及处理方法
1、多重共线性
(1)多重共线性及其影响:当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时,则称回归模型中存在多重共线性。
(2)多重共线性的判别:有方差扩大因子法、特征根分析法。
(3)多重共线性问题的处理:简单常用剔除变量法。
2、自相关与异方差问题
(1)自相关问题及处理:自相关是指模型的误差项间存在相关性。
*自相关的来源与后果:经济变量的惯性、模型设定存在错误、漏掉了重要解释变量、数据加工误差
*用DW统计量衡量自相关:德宾-沃森统计量
(2)异方差性问题及处理:导致随机误差项产生不同的方差
*加权最小二乘法
*改变模型的数学形式