回歸分析法計算貝塔值

1. 多元回歸分析中的beta值是啥

beta值是一種風險指數，用來衡量個別股票或股票基金相對於整個股市的價格波動情況。β值越高，意味著股票相對於業績評價基準的波動性越大，反之亦然。

當β=1時，表示該股票的收益和風險與大盤指數收益和風險一致；當β>1時，表示該股票收益和風險均大於大盤指數的收益和風險。

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針對不同板塊beta系數的大小，可以給投資者提供不同階段的選股思路。以上證指數的表現為例，1季度大盤出現單邊下跌的趨勢性行情。

對於倉位控制比較理想的投資者當然首先選擇趨勢投資，盡可能的保持較低比例的倉位是取勝之道。但對於大多數投資者而言，可能會面臨持有何種股票而又能抗跌於大盤。

2. 在CAPM模型當中,為什麼通過公式法和回歸法計算的貝塔系數值不同呢

數值會相同，如果不同的話可能是計算有誤。
回歸法取的數值區間不同會得到不同的beta, 得到的數值還需要做進一步調整。兩種方法計算結果不一致也許是這個原因。

3. logistic回歸模型中的貝塔值怎麼求

用極大似然估計方法求解似然函數的，如果詳細講下來估計要2天。實際用的時候都是統計軟體算的呀。

4. 貝塔系數怎麼計算 具體

貝塔系數利用回歸的方法計算。貝塔系數為1即證券的價格與市場一同變動。貝塔版系數高於1即證券權價格比總體市場更波動。貝塔系數低於1（大於0）即證券價格的波動性比市場為低。

貝塔系數的計算公式：

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。

據此公式，貝塔系數並不代表證券價格波動與總體市場波動的直接聯系。

不能絕對地說，β越大，證券價格波動（σa）相對於總體市場波動（σm）越大；同樣，β越小，也不完全代表σa相對於σm越小。

甚至即使β = 0也不能代表證券無風險，而有可能是證券價格波動與市場價格波動無關（ρam= 0），但是可以確定，如果證券無風險（σa），β一定為零。

5. #spss回歸分析# 線性回歸分析其中β T F分別什麼含義 怎麼數字才有效

首先來說明各個符號，B也就是beta，代表回歸系數，標准化的回歸系數代表自變數也就是預測變數和因變數的相關，為什麼要標准化，因為標准化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為單位不同而造成的誤差。T值就是對回歸系數的t檢驗的結果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗的顯著性，在統計學上，sig<0.05一般被認為是系數檢驗顯著，顯著的意思就是你的回歸系數的絕對值顯著大於0，表明自變數可以有效預測因變數的變異，做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤，即有95%的把握結論正確。
回歸的檢驗首先看anova那個表，也就是F檢驗，那個表代表的是對你進行回歸的所有自變數的回歸系數的一個總體檢驗，如果sig<0.05,說明至少有一個自變數能夠有效預測因變數，這個在寫數據分析結果時一般可以不報告
然後看系數表，看標准化的回歸系數是否顯著，每個自變數都有一個對應的回歸系數以及顯著性檢驗
最後看模型匯總那個表，R方叫做決定系數，他是自變數可以解釋的變異量占因變數總變異量的比例，代表回歸方程對因變數的解釋程度，報告的時候報告調整後的R方，這個值是針對自變數的增多會不斷增強預測力的一個矯正（因為即使沒什麼用的自變數，只要多增幾個，R方也會變大，調整後的R方是對較多自變數的懲罰），R可以不用管，標准化的情況下R也是自變數和因變數的相關
標准誤表示由於抽樣誤差所導致的實際值和回歸估計值的偏差大小，標准誤越小，回歸線的代表性越強
希望對您有用

6. 利用回歸分析的方法，計算該股票的貝塔值，並分析各月是否有較大的差異

文內容需要包括以下要點。

（
1
）

該股票過去五年日收益率、
日波動幅度、
交易量的總體及各年的描述性統
計（用平均值、中位數、標准差、離差等指標進行分析）
。

（
2
）

上證綜指過去五年日收益率、
日波動幅度、
交易量的總體及各年的描述性
統計（用平均值、中位數、標准差、離差等指標進行分析）
。

（
3
）

利用相關系數的統計方法，
分析該股票日收益率與上證綜指日收益率之間
的關系，並分析各年是否有較大的差異；

（
4
）

利用回歸分析的方法，
計算該股票的貝塔值，
並分析各年是否有較大的差
異；

（
5
）

利用相關系數的統計方法，
分析該股票日波動幅度與該股票的成交量的對
數之間的相關關系，並分析各年是否有較大的差異；

（
6
）

利用相關系數的統計方法，
分析該股票日波動幅度與上證綜指的日波動幅
度以及日成交量的對數之間的相關關系，並分析各年是否有較大的差異；

（
7
）

利用回歸分析的方法，分析該股票日波動幅度的影響因素；

（
8
）

對上述的問題進行綜合，總結股票的量價關系；

7. 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。

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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。

8. 貝塔值β的計算

β資產計算公式

1、在不考慮所得稅的情況下:

β資產＝β權益/（1＋替代內企業負債/替代企業權益）

2、在容考慮所得稅的情況下:

β資產＝β權益/[1＋（1－所得稅率）×替代企業負債/替代企業權益]

β系數屬於風險指數，用來衡量個別股票或股票基金相對於整個股市的價格波動情況。β系數是一種評估證券系統性風險的工具，用以度量一種證券或一個投資證券組合相對總體市場的波動性，在股票、基金等投資術語中常見。

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計算方式

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。

據此公式，貝塔系數並不代表證券價格波動與總體市場波動的直接聯系。

不能絕對地說，β越大，證券價格波動（σa）相對於總體市場波動（σm）越大；同樣，β越小，也不完全代表σa相對於σm越小。

甚至即使β = 0也不能代表證券無風險，而有可能是證券價格波動與市場價格波動無關（ρam= 0），但是可以確定，如果證券無風險（σa），β一定為零。

9. 股票的貝塔系數如何准確算出用回歸直線法計算與實際數的差距

βj=cov(Kj,Km)δ2m=rjmδjδmδ2m=rjm(δjδm)(4)
式中:cov(Kj,Km)是第j種證券的收益與市場組合收益之間的協方差。它等於該證券的標記准差、市場組合的標准差及兩者相關系數的乘積;
δj為風險資產j的收益率標准差,
δm為市場組合收益率的標准差,
rjm為風險資產j的收益率與市場組合收益率之間的相關系數,
Kj為風險資產j的收益率,
Km為市場組合的收益率,
對應的市場收益率可以由上證綜指計算求得,
即:
Km=Pt-Pt-1Pt-1(5)
其中:
Pt表示第T年末的上證綜指
Pt-1表示第T年初的上證綜指

10. 線性回歸分析其中「β、 T 、F」分別是什麼含義

β也就是beta，代表回歸系數，標准化的回歸系數代表自變數也就是預測變數和因變數的相關，為什麼要標准化，因為標准化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為單位不同而造成的誤差。

T值是對回歸系數的t檢驗的結果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗的顯著性，在統計學上，sig<0.05一般被認為是系數檢驗顯著，顯著的意思就是你的回歸系數的絕對值顯著大於0，表明自變數可以有效預測因變數的變異。

F是對回歸模型整體的方差檢驗，所以對應下面的p就是判斷F檢驗是否顯著的標准，你的p說明回歸模型顯著。R方和調整的R方是對模型擬合效果的闡述，以調整後的R方更准確一些，也就是自變數對因變數的解釋率為27.8%。

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線性回歸的基本應用：

線性回歸是回歸分析中第一種經過嚴格研究並在實際應用中廣泛使用的類型。這是因為線性依賴於其未知參數的模型比非線性依賴於其位置參數的模型更容易擬合，而且產生的估計的統計特性也更容易確定。

線性回歸模型經常用最小二乘逼近來擬合，但他們也可能用別的方法來擬合，比如用最小化「擬合缺陷」在一些其他規范里（比如最小絕對誤差回歸），或者在橋回歸中最小化最小二乘損失函數的懲罰.相反,最小二乘逼近可以用來擬合那些非線性的模型.因此，盡管「最小二乘法」和「線性模型」是緊密相連的，但他們是不能劃等號的。