迴歸定義

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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。

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