什麼是迴歸？
迴歸是一種用於金融、投資和其他學科的統計方法，它試圖確定一個因變量（通常用 Y 表示）與一系列其他變量（稱爲自變量）之間關係的強度和特徵。
迴歸有助於投資和財務經理評估資產並瞭解變量之間的關係，例如商品價格和從事這些商品交易的企業的股票。
迴歸解釋
迴歸的兩種基本類型是簡單線性迴歸和多元線性迴歸，儘管對於更復雜的數據和分析有非線性迴歸方法。簡單線性迴歸使用一個自變量來解釋或預測因變量 Y 的結果，而多元線性迴歸使用兩個或多個自變量來預測結果。
迴歸可以幫助金融和投資專業人士以及其他行業的專業人士。迴歸還可以幫助根據天氣、以前的銷售額、GDP 增長或其他類型的條件預測公司的銷售額。資本資產定價模型(CAPM) 是金融中常用的迴歸模型，用於爲資產定價和發現資本成本。
每種迴歸的一般形式是：
- 簡單線性迴歸： Y = a + bX + u
- 多元線性迴歸： Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + ... + b t X t + u
在哪裏：
- Y = 您嘗試預測的變量（因變量）。
- X = 您用來預測 Y 的變量（自變量）。
- a = 截距。
- b = 斜率。
- u = 迴歸殘差。
迴歸有兩種基本類型：簡單線性迴歸和多元線性迴歸。
迴歸採用一組隨機變量，被認爲是預測 Y，並試圖找到它們之間的數學關係。這種關係通常採用最接近所有單個數據點的直線（線性迴歸）的形式。在多元迴歸中，單獨的變量通過使用下標來區分。
摘要
- 迴歸有助於投資和財務經理評估資產並瞭解變量之間的關係
- 迴歸可以幫助金融和投資專業人士以及其他行業的專業人士。
如何使用迴歸分析的真實示例
迴歸通常用於確定有多少特定因素（例如商品價格、利率、特定行業或部門）影響資產的價格變動。上述 CAPM 基於迴歸，用於預測股票的預期收益併產生資本成本。股票的回報根據更廣泛的指數（例如標準普爾 500 指數）的回報進行迴歸，以生成特定股票的貝塔。
Beta 是股票相對於市場或指數的風險，在 CAPM 模型中反映爲斜率。相關股票的收益將是因變量 Y，而自變量 X 將是市場風險溢價。
可以將其他變量（例如股票的市值、估值比率和近期回報）添加到 CAPM 模型中，以獲得更好的回報估計。這些額外的因素被稱爲 Fama-French 因素，以開發多元線性迴歸模型以更好地解釋資產回報的教授命名。