股票市場模型的回歸結果

㈠ 面板數據回歸分析結果看不懂！！

我給你解讀一份stata的回歸表格吧，應該有標准表格的所有內容了，因為你沒有給範例，……不過我們考試基本就是考stata或者eview的輸出表格，它們是類似的。
X變數：教育年限
Y變數：兒女數目

各個系數的含義：
左上列：

Model SS是指計量上的SSE，是y估計值減去y均值平方後加總，表示的是模型的差異
Model df是模型的自由度，一般就是指解釋變數X的個數，這里只有一個
Resial SS 和df 分別是殘差平方和以及殘差自由度 N-K-1（此處K=1）=17565
Total SS 和 df分別是y的差異（y減去y均值平方後加總）以及其自由度N-1=17566
MS都是對應的SS除以df，表示單位的差異

右上列：

Number of obs是觀測值的數目N，這里意味著有17567個觀測值
F是F估計值，它是對回歸中所有系數的聯合檢驗（H0：X1=X2=…=0），這里因為只有一個X，所以恰好是t的平方。這里F值很大，因此回歸十分顯著。
Prob>F是指5%單邊F檢驗對應的P值，P=0意味著很容易否定H0假設，回歸顯著。
R-squared是SSE/SST的值，它的意義是全部的差異有多少能被模型解釋，這里R-squared有0.0855，說明模型的解釋度還是可以的。
Adj R-squared是調整的R-squared，它等於1-（n-1）SSR/（n-k-1）SST，它的目的是為了剔除當加入更多X解釋變數時，R-squared的必然上升趨勢，從而在多元回歸中更好的看出模型的解釋力，但是本回歸是一元的，這個值沒有太大意義。
Root MSE是RMS的開方，是單位殘差平方和的一種表現形式。

下列：
Coef分別出示了X變數schooling的系數和常數項的值，其含義是，如果一個人沒有受過教育，我們預測會平均生育3個子女，當其他因素不變時，一個人每多受一年教育，我們預測其將會少生0.096個孩子。X變數的coef並不大，因此其實際（也叫經濟）顯著性並不太高。
Std.err則是估計系數和常數項的標准差。一般我們認為，標准差越小，估計值越集中、精確。
t是t估計值，它用於檢驗統計顯著性，t值較大，因此回歸是顯著的。
P>abs(t)項是5%雙邊t檢驗對應的P值，P=0意味著很容易否定H0假設，統計顯著。
95%conf interval項是95%的置信區間，它是x變數的系數（或常數項）分別加減1.96*SE，這是說，有95%的可能性，系數的真值落在這個區域。

㈡ 解釋回歸模型,回歸方程,估計回歸方程的含義

回歸模型是對統計關系進行定量描述的一種數學模型。回歸方程是對變數之間統計關系進行定量描述的一種數學表達式。指具有相關的隨機變數和固定變數之間關系的方程。主要有回歸直線方程。

當幾個變數有多重共線性時，多元回歸分析得出的回歸方程，靠手算精確值計算量太大，所以只能得出估計值。

另一個或一組變數（自變數）的回歸關系的數學表達式。回歸直線方程用得比較多，可以用最小二乘法求回歸直線方程中的a、b，從而得到回歸直線方程。

使用回歸分析的好處良多。具體如下：

它表明自變數和因變數之間的顯著關系。

它表明多個自變數對一個因變數的影響強度。

回歸分析也允許我們去比較那些衡量不同尺度的變數之間的相互影響，如價格變動與促銷活動數量之間聯系。這些有利於幫助市場研究人員，數據分析人員以及數據科學家排除並估計出一組最佳的變數，用來構建預測模型。

㈢ 、考慮股票A、B兩個（超額收益）指數模型回歸結果：

a B 橫截距更大
b A 回歸系數高 1.2>0.8
c A 可決系數高 R2A=0.576 > R2B
d A 阿爾法值大於0 因為1%>0
e -1.2% =rf-1.2rf=6%-1.2*6%
老大，你要求真多，我先都已經在後面大概寫了原因了...

㈣ 圖中的多元線性回歸模型的回歸結果是什麼意思

stats四個分量的意思依次是：判決系數r^2,F統計量，p值，誤差方差，

㈤ 請幫忙解釋一下一下的回歸分析結果

首先看 方差分析表 對應的sig 是否小於0.05，如果小於0.05，說明整體回歸模型顯著，再看下面的回歸系數表，如果這里的sig大於0.05，就說明回歸模型不顯著，下面的就不用再看了。
其次，在回歸模型顯著的基礎上，看調整的R方，是模型擬合度的好壞，越接近1，說明擬合效果越好。這個在一般做論文中，不需要管它的高低，因為論文重在研究方法和思路的嚴謹性，導師不會追究你的結果是對是錯，你的數據本身就不一定有質量，所以無所謂，不必在意。
第三 看具體回歸系數表中每個自變數 對應的sig值，如果sig小於0.05，說明該自變數對因變數有顯著預測作用，反之沒有作用。

㈥ 求解回歸分析模型和股價變化之前的聯系

影響股票價格變動的因素
基本上可分為 以下三類：市場內部因素，基本面因素，政策因素。 （1）市場內部因素它主要是指市場的供給和需求， 即資金面和籌碼面的相對比例，如一定階段的股市擴 容節奏將成為該因素重要部分。（2）基本面因素 包括宏觀經濟因素和公司內部因素，宏觀經濟因素主 要是能影響市場中股票價格的因素，包括經濟增長， 經濟景氣循環，利率，財政收支，貨幣供應量，物價， 國際收支等，公司內部因素主要指公司的財務狀況。 （3）政策因素是指足以影響股票價格變動的國內外 重大活動以及政府的政策，措施，法令等重大事件， 政府的社會經濟發展計劃，經濟政策的變化，新頒布 法令和管理條例等均會影響到股價的變動

炒股，三個步驟：選股，買股，賣股。

三個步驟，都包括了一定的技術含量，掌握了這些技術，就可以在股市 收銀子了。

1、選股：一選行業，選擇國家和政策倡導的行業，例如目前的「五朵金花」，不要選擇國家正在治理的行業，例如「兩高一過」；二選股票，股票要選擇上述行業的行業龍頭公司的股票；三選價格，在選擇的股票價格相對低的時候，分批買入。

2、買股：按照一般跌幅3％左右價格買入，可以獲取可觀收益。

3、賣股：在獲利10％～20％的時候，賣出。

就這樣了。

㈦ excel回歸結果的每個值 都是什麼含義，都是怎麼來的

a表示截距，b表示直線的斜率，e是誤差項，通過回歸分析得出的。

線性回歸中，因變數是連續的，自變數可以是連續的也可以是離散的，回歸線的性質是線性的。

線性回歸使用最佳的擬合直線（也就是回歸線）在因變數（Y）和一個或多個自變數（X）之間建立一種關系。

多元線性回歸可表示為Y=a+b1*X +b2*X2+ e，其中a表示截距，b表示直線的斜率，e是誤差項。多元線性回歸可以根據給定的預測變數（s）來預測目標變數的值。

(7)股票市場模型的回歸結果擴展閱讀

回歸分析模型的自由度，以樣本來估計總體時，樣本中獨立或能自由變化的個數。見上表，數據自由度等於樣本組數減1，回歸分析模型的自由度是1，即這個回歸模型有1個參數，殘差自由度等於總自由度減去回歸分析模型的自由度。

回歸分析SS：回歸平方和SSR，等於回歸預測Y值（表4）與實際Y均值的平方和。表4 殘差等於實際Y值減預測Y值，殘差SSE，即表4殘差平方和。

MS：均方差，等於SS/df。

F：回歸分析MS/殘差MS。

Significance F：是在顯著性水平下的Fα臨界值，即F檢驗的P值，代表棄真概率，這個值一般要小於0.05的，且越小越好，1-本值即為置信度。