回归分析法计算贝塔值

1. 多元回归分析中的beta值是啥

beta值是一种风险指数，用来衡量个别股票或股票基金相对于整个股市的价格波动情况。β值越高，意味着股票相对于业绩评价基准的波动性越大，反之亦然。

当β=1时，表示该股票的收益和风险与大盘指数收益和风险一致；当β>1时，表示该股票收益和风险均大于大盘指数的收益和风险。

(1)回归分析法计算贝塔值扩展阅读：

针对不同板块beta系数的大小，可以给投资者提供不同阶段的选股思路。以上证指数的表现为例，1季度大盘出现单边下跌的趋势性行情。

对于仓位控制比较理想的投资者当然首先选择趋势投资，尽可能的保持较低比例的仓位是取胜之道。但对于大多数投资者而言，可能会面临持有何种股票而又能抗跌于大盘。

2. 在CAPM模型当中,为什么通过公式法和回归法计算的贝塔系数值不同呢

数值会相同，如果不同的话可能是计算有误。
回归法取的数值区间不同会得到不同的beta, 得到的数值还需要做进一步调整。两种方法计算结果不一致也许是这个原因。

3. logistic回归模型中的贝塔值怎么求

用极大似然估计方法求解似然函数的，如果详细讲下来估计要2天。实际用的时候都是统计软件算的呀。

4. 贝塔系数怎么计算 具体

贝塔系数利用回归的方法计算。贝塔系数为1即证券的价格与市场一同变动。贝塔版系数高于1即证券权价格比总体市场更波动。贝塔系数低于1（大于0）即证券价格的波动性比市场为低。

贝塔系数的计算公式：

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。

据此公式，贝塔系数并不代表证券价格波动与总体市场波动的直接联系。

不能绝对地说，β越大，证券价格波动（σa）相对于总体市场波动（σm）越大；同样，β越小，也不完全代表σa相对于σm越小。

甚至即使β = 0也不能代表证券无风险，而有可能是证券价格波动与市场价格波动无关（ρam= 0），但是可以确定，如果证券无风险（σa），β一定为零。

5. #spss回归分析# 线性回归分析其中β T F分别什么含义 怎么数字才有效

首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。
回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告
然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验
最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关
标准误表示由于抽样误差所导致的实际值和回归估计值的偏差大小，标准误越小，回归线的代表性越强
希望对您有用

6. 利用回归分析的方法，计算该股票的贝塔值，并分析各月是否有较大的差异

文内容需要包括以下要点。

（
1
）

该股票过去五年日收益率、
日波动幅度、
交易量的总体及各年的描述性统
计（用平均值、中位数、标准差、离差等指标进行分析）
。

（
2
）

上证综指过去五年日收益率、
日波动幅度、
交易量的总体及各年的描述性
统计（用平均值、中位数、标准差、离差等指标进行分析）
。

（
3
）

利用相关系数的统计方法，
分析该股票日收益率与上证综指日收益率之间
的关系，并分析各年是否有较大的差异；

（
4
）

利用回归分析的方法，
计算该股票的贝塔值，
并分析各年是否有较大的差
异；

（
5
）

利用相关系数的统计方法，
分析该股票日波动幅度与该股票的成交量的对
数之间的相关关系，并分析各年是否有较大的差异；

（
6
）

利用相关系数的统计方法，
分析该股票日波动幅度与上证综指的日波动幅
度以及日成交量的对数之间的相关关系，并分析各年是否有较大的差异；

（
7
）

利用回归分析的方法，分析该股票日波动幅度的影响因素；

（
8
）

对上述的问题进行综合，总结股票的量价关系；

7. 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。

(7)回归分析法计算贝塔值扩展阅读

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。

8. 贝塔值β的计算

β资产计算公式

1、在不考虑所得税的情况下:

β资产＝β权益/（1＋替代内企业负债/替代企业权益）

2、在容考虑所得税的情况下:

β资产＝β权益/[1＋（1－所得税率）×替代企业负债/替代企业权益]

β系数属于风险指数，用来衡量个别股票或股票基金相对于整个股市的价格波动情况。β系数是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性，在股票、基金等投资术语中常见。

(8)回归分析法计算贝塔值扩展阅读：

计算方式

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。

据此公式，贝塔系数并不代表证券价格波动与总体市场波动的直接联系。

不能绝对地说，β越大，证券价格波动（σa）相对于总体市场波动（σm）越大；同样，β越小，也不完全代表σa相对于σm越小。

甚至即使β = 0也不能代表证券无风险，而有可能是证券价格波动与市场价格波动无关（ρam= 0），但是可以确定，如果证券无风险（σa），β一定为零。

9. 股票的贝塔系数如何准确算出用回归直线法计算与实际数的差距

βj=cov(Kj,Km)δ2m=rjmδjδmδ2m=rjm(δjδm)(4)
式中:cov(Kj,Km)是第j种证券的收益与市场组合收益之间的协方差。它等于该证券的标记准差、市场组合的标准差及两者相关系数的乘积;
δj为风险资产j的收益率标准差,
δm为市场组合收益率的标准差,
rjm为风险资产j的收益率与市场组合收益率之间的相关系数,
Kj为风险资产j的收益率,
Km为市场组合的收益率,
对应的市场收益率可以由上证综指计算求得,
即:
Km=Pt-Pt-1Pt-1(5)
其中:
Pt表示第T年末的上证综指
Pt-1表示第T年初的上证综指

10. 线性回归分析其中“β、 T 、F”分别是什么含义

β也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。

T值是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异。

F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。

(10)回归分析法计算贝塔值扩展阅读

线性回归的基本应用：

线性回归是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其位置参数的模型更容易拟合，而且产生的估计的统计特性也更容易确定。

线性回归模型经常用最小二乘逼近来拟合，但他们也可能用别的方法来拟合，比如用最小化“拟合缺陷”在一些其他规范里（比如最小绝对误差回归），或者在桥回归中最小化最小二乘损失函数的惩罚.相反,最小二乘逼近可以用来拟合那些非线性的模型.因此，尽管“最小二乘法”和“线性模型”是紧密相连的，但他们是不能划等号的。