股票市场模型的回归结果

㈠ 面板数据回归分析结果看不懂！！

我给你解读一份stata的回归表格吧，应该有标准表格的所有内容了，因为你没有给范例，……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格，它们是类似的。
X变量：教育年限
Y变量：儿女数目

各个系数的含义：
左上列：

Model SS是指计量上的SSE，是y估计值减去y均值平方后加总，表示的是模型的差异
Model df是模型的自由度，一般就是指解释变量X的个数，这里只有一个
Resial SS 和df 分别是残差平方和以及残差自由度 N-K-1（此处K=1）=17565
Total SS 和 df分别是y的差异（y减去y均值平方后加总）以及其自由度N-1=17566
MS都是对应的SS除以df，表示单位的差异

右上列：

Number of obs是观测值的数目N，这里意味着有17567个观测值
F是F估计值，它是对回归中所有系数的联合检验（H0：X1=X2=…=0），这里因为只有一个X，所以恰好是t的平方。这里F值很大，因此回归十分显著。
Prob>F是指5%单边F检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0假设，回归显著。
R-squared是SSE/SST的值，它的意义是全部的差异有多少能被模型解释，这里R-squared有0.0855，说明模型的解释度还是可以的。
Adj R-squared是调整的R-squared，它等于1-（n-1）SSR/（n-k-1）SST，它的目的是为了剔除当加入更多X解释变量时，R-squared的必然上升趋势，从而在多元回归中更好的看出模型的解释力，但是本回归是一元的，这个值没有太大意义。
Root MSE是RMS的开方，是单位残差平方和的一种表现形式。

下列：
Coef分别出示了X变量schooling的系数和常数项的值，其含义是，如果一个人没有受过教育，我们预测会平均生育3个子女，当其他因素不变时，一个人每多受一年教育，我们预测其将会少生0.096个孩子。X变量的coef并不大，因此其实际（也叫经济）显著性并不太高。
Std.err则是估计系数和常数项的标准差。一般我们认为，标准差越小，估计值越集中、精确。
t是t估计值，它用于检验统计显著性，t值较大，因此回归是显著的。
P>abs(t)项是5%双边t检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0假设，统计显著。
95%conf interval项是95%的置信区间，它是x变量的系数（或常数项）分别加减1.96*SE，这是说，有95%的可能性，系数的真值落在这个区域。

㈡ 解释回归模型,回归方程,估计回归方程的含义

回归模型是对统计关系进行定量描述的一种数学模型。回归方程是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。主要有回归直线方程。

当几个变量有多重共线性时，多元回归分析得出的回归方程，靠手算精确值计算量太大，所以只能得出估计值。

另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a、b，从而得到回归直线方程。

使用回归分析的好处良多。具体如下：

它表明自变量和因变量之间的显著关系。

它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。

回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。

㈢ 、考虑股票A、B两个（超额收益）指数模型回归结果：

a B 横截距更大
b A 回归系数高 1.2>0.8
c A 可决系数高 R2A=0.576 > R2B
d A 阿尔法值大于0 因为1%>0
e -1.2% =rf-1.2rf=6%-1.2*6%
老大，你要求真多，我先都已经在后面大概写了原因了...

㈣ 图中的多元线性回归模型的回归结果是什么意思

stats四个分量的意思依次是：判决系数r^2,F统计量，p值，误差方差，

㈤ 请帮忙解释一下一下的回归分析结果

首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05，如果小于0.05，说明整体回归模型显著，再看下面的回归系数表，如果这里的sig大于0.05，就说明回归模型不显著，下面的就不用再看了。
其次，在回归模型显著的基础上，看调整的R方，是模型拟合度的好坏，越接近1，说明拟合效果越好。这个在一般做论文中，不需要管它的高低，因为论文重在研究方法和思路的严谨性，导师不会追究你的结果是对是错，你的数据本身就不一定有质量，所以无所谓，不必在意。
第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值，如果sig小于0.05，说明该自变量对因变量有显著预测作用，反之没有作用。

㈥ 求解回归分析模型和股价变化之前的联系

影响股票价格变动的因素
基本上可分为 以下三类：市场内部因素，基本面因素，政策因素。 （1）市场内部因素它主要是指市场的供给和需求， 即资金面和筹码面的相对比例，如一定阶段的股市扩 容节奏将成为该因素重要部分。（2）基本面因素 包括宏观经济因素和公司内部因素，宏观经济因素主 要是能影响市场中股票价格的因素，包括经济增长， 经济景气循环，利率，财政收支，货币供应量，物价， 国际收支等，公司内部因素主要指公司的财务状况。 （3）政策因素是指足以影响股票价格变动的国内外 重大活动以及政府的政策，措施，法令等重大事件， 政府的社会经济发展计划，经济政策的变化，新颁布 法令和管理条例等均会影响到股价的变动

炒股，三个步骤：选股，买股，卖股。

三个步骤，都包括了一定的技术含量，掌握了这些技术，就可以在股市 收银子了。

1、选股：一选行业，选择国家和政策倡导的行业，例如目前的“五朵金花”，不要选择国家正在治理的行业，例如“两高一过”；二选股票，股票要选择上述行业的行业龙头公司的股票；三选价格，在选择的股票价格相对低的时候，分批买入。

2、买股：按照一般跌幅3％左右价格买入，可以获取可观收益。

3、卖股：在获利10％～20％的时候，卖出。

就这样了。

㈦ excel回归结果的每个值 都是什么含义，都是怎么来的

a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项，通过回归分析得出的。

线性回归中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。

线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。

多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+ e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。多元线性回归可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。

(7)股票市场模型的回归结果扩展阅读

回归分析模型的自由度，以样本来估计总体时，样本中独立或能自由变化的个数。见上表，数据自由度等于样本组数减1，回归分析模型的自由度是1，即这个回归模型有1个参数，残差自由度等于总自由度减去回归分析模型的自由度。

回归分析SS：回归平方和SSR，等于回归预测Y值（表4）与实际Y均值的平方和。表4 残差等于实际Y值减预测Y值，残差SSE，即表4残差平方和。

MS：均方差，等于SS/df。

F：回归分析MS/残差MS。

Significance F：是在显著性水平下的Fα临界值，即F检验的P值，代表弃真概率，这个值一般要小于0.05的，且越小越好，1-本值即为置信度。