什么是回归？
回归是一种用于金融、投资和其他学科的统计方法，它试图确定一个因变量（通常用 Y 表示）与一系列其他变量（称为自变量）之间关系的强度和特征。
回归有助于投资和财务经理评估资产并了解变量之间的关系，例如商品价格和从事这些商品交易的企业的股票。
回归解释
回归的两种基本类型是简单线性回归和多元线性回归，尽管对于更复杂的数据和分析有非线性回归方法。简单线性回归使用一个自变量来解释或预测因变量 Y 的结果，而多元线性回归使用两个或多个自变量来预测结果。
回归可以帮助金融和投资专业人士以及其他行业的专业人士。回归还可以帮助根据天气、以前的销售额、GDP 增长或其他类型的条件预测公司的销售额。资本资产定价模型(CAPM) 是金融中常用的回归模型，用于为资产定价和发现资本成本。
每种回归的一般形式是：
- 简单线性回归： Y = a + bX + u
- 多元线性回归： Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + ... + b t X t + u
在哪里：
- Y = 您尝试预测的变量（因变量）。
- X = 您用来预测 Y 的变量（自变量）。
- a = 截距。
- b = 斜率。
- u = 回归残差。
回归有两种基本类型：简单线性回归和多元线性回归。
回归采用一组随机变量，被认为是预测 Y，并试图找到它们之间的数学关系。这种关系通常采用最接近所有单个数据点的直线（线性回归）的形式。在多元回归中，单独的变量通过使用下标来区分。
摘要
- 回归有助于投资和财务经理评估资产并了解变量之间的关系
- 回归可以帮助金融和投资专业人士以及其他行业的专业人士。
如何使用回归分析的真实示例
回归通常用于确定有多少特定因素（例如商品价格、利率、特定行业或部门）影响资产的价格变动。上述 CAPM 基于回归，用于预测股票的预期收益并产生资本成本。股票的回报根据更广泛的指数（例如标准普尔 500 指数）的回报进行回归，以生成特定股票的贝塔。
Beta 是股票相对于市场或指数的风险，在 CAPM 模型中反映为斜率。相关股票的收益将是因变量 Y，而自变量 X 将是市场风险溢价。
可以将其他变量（例如股票的市值、估值比率和近期回报）添加到 CAPM 模型中，以获得更好的回报估计。这些额外的因素被称为 Fama-French 因素，以开发多元线性回归模型以更好地解释资产回报的教授命名。