股票月收益率回归分析
通过回归分析预测股票走势
通过回归分析预测股票走势回归分析是统计学中一种常用的分析方法，它可以用来预测股票走势。
股票走势的预测对于投资者来说是非常重要的，因为它可以帮助他们做出更明智的投资决策。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用回归分析来预测股票走势，并且通过实际案例来说明其应用方法。
让我们简单了解一下回归分析的基本原理。
回归分析是一种用来研究因变量和自变量之间关系的统计方法。
在股票走势的预测中，我们可以将股票的价格作为因变量，而影响股票价格的各种因素（例如市场指数、行业走势、公司业绩等）作为自变量。
通过对这些因素进行回归分析，我们可以找出它们与股票价格之间的关系，并且用来预测未来股价的走势。
在实际操作中，我们可以利用统计软件（如SPSS、R等）来进行回归分析。
我们需要将收集到的数据导入到软件中，然后设置因变量和自变量，进行回归分析并生成回归模型。
通过这个模型，我们可以得出未来股价的预测结果，并且评估这个预测模型的准确性。
如果模型准确度较高，我们就可以利用它来做出相应的投资决策。
需要注意的是，虽然回归分析可以帮助我们预测股票走势，但股市是一个高度复杂和不确定的市场，股价受到许多因素的影响，预测股票走势并不是一件简单的事情。
在进行股票投资时，我们还需要考虑其他因素，如公司基本面、市场行情、宏观经济形势等，综合考量才能作出更准确的投资决策。
通过回归分析来预测股票走势是一种有效的方法，它可以帮助投资者更好地理解股价与各种因素之间的关系，并且进行相应的预测。
股票市场的复杂性需要我们谨慎对待任何预测结果，只有综合考虑所有因素，才能做出更明智的投资决策。
希望本篇文章能够帮助读者更好地了解回归分析在股票预测中的应用方法，以及预测股票走势的局限性。
股票收益率均值回归理论及数量方法研究
股票收益率均值回归理论及数量方法研究作者：宋玉臣李楠博来源：《商业研究》2013年第11期作者简介：宋玉臣（1965-），男，吉林九台人，吉林大学数量经济研究中心教授，博士生导师，经济学博士，研究方向：金融计量分析；李楠博（1986-），女，吉林德惠人，吉林大学数量经济研究中心博士研究生，研究方向：金融计量分析。
基金项目：国家自然科学基金面上项目，项目编号：71273112；教育部人文社会科学规划项目，项目编号：11YJA790131；吉林省科技厅软科学项目，项目编号：20110642。
摘要：随着我国股票市场日趋完善，均值回归理论在股票收益预测中的应用也日益显现。
均值回归理论不仅是证券投资理论的一个历史性跨跃，亦是股票市场可预测理论的一个突破性进展。
针对股票长期收益的预测问题，本文从证券投资理论的发展历程入手，对均值回归相关理论进行了梳理，评述了多种经典或前沿的数量方法，从理论和实证两个角度对股票收益率的均值回归进行了分析，找寻到了股票收益率可预测的确定性证据，并揭示了股票市场价格发现功能的实现过程，以期对均值回归理论的发展现状作出总结，旨在为其今后进一步发展提供参考。
关键词：均值回归；随机漫步；方差比检验；价格发现中图分类号：F83091文献标识码：A股票收益的预测问题是证券投资理论研究的核心话题之一，均值回归理论解释的是股票长期收益的可预测性问题。
从证券投资理论和实证研究的历史文献看，短期收益的随机性与长期收益率均值回归已被越来越多的实证研究成果所证明，长期收益的可预测性远远大于短期收益的可预测性也已成为共识。
因此，均值回归理论在股票长期收益的预测中具有重要的应用价值，并且得到了业界研究学者的高度重视；均值回归也从另一个侧面说明股票市场从长期看具有纠正时点定价偏差、实现价格发现的功能。
一、关于股票收益率可预测问题从证券投资理论的发展历程看，对股票收益率的预测主要包括随机漫步理论、技术分析、基本分析和资产组合投资理论，一个很有影响的关于股票价格走势的研究是随机漫步理论。
股票月收益率回归分析课件
不同行业的股票月收益率存在差异，投资者可以根据自己 的投资目标和风险偏好选择合适的行业和个股进行投资。
对投资者的建议
投资者应该关注市场整体走势和 宏观经济状况，以便更好地把握
股票市场的整体风险和机会。
研究目的
通过对股票月收益率 进行回归分析，揭示 影响股票收益率的主 要因素。
探讨回归分析在股票 市场研究中的应用前 景和局限性。
建立有效的预测模型 ，为投资者提供决策 支持。
研究意义
本研究有助于投资者更好地理解股票市场的运行 规律，提高投资收益。
对于金融监管机构和政策制定者而言，本研究有 助于评估市场风险和制定相关政策。
股票月收益率回归分析课 件
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目 录
• 引言 • 股票月收益率基础知识 • 回归分析理论 • 股票月收益率回归分析 • 结论与建议
01
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引言
研究背景
01
股票市场是全球金融体系的重要 组成部分，股票收益率的预测和 分析对于投资者和研究者具有重 要意义。
02
随着大数据和机器学习技术的发 展，利用回归分析方法对股票月 收益率进行研究成为一种有效手 段。
，ε是误差项。
逐步回归分析法
逐步回归分析法是一种用于建立最优回归模型的方法，它通过逐步添加或删除自变 量来优化模型的拟合效果。
在逐步回归分析法中，我们通常根据变量的重要性、相关性或预测能力来选择自变 量，以构建最优的回归模型。
逐步回归分析法的步骤包括：选择初始自变量、进行变量筛选、评估模型的拟合效 果等。
VS
市场走势对月收益率的影响较大，如 果市场整体上涨，大部分股票的月收 益率也会随之上涨。公司业绩也是影 响月收益率的重要因素，良好的公司 业绩通常会带来正面的月收益率。此 外，宏观经济状况、政策变化、国际 形势等因素也会对月收益率产生影响 。
管理会计回归分析法公式
管理会计回归分析法公式1、利率=纯粹利率+通货膨胀附加率+风险附加率2、流动比率=流动资产/流动负债3、速动比率=（流动资产-存货）/流动负债4、保守速动比率＝（现金＋短期证券+应收票据＋应收账款净额）/流动负债5、营业周期=存货周转天数+应收账款周转天数6、存货周转率（次数）=销售成本/平均存货其中：平均存货=（存货年初数+存货年末数）/2存货周转天数=360/存货周转率=（平均存货*360）/销售成本7、应收账款周转率（次）=销售收入/平均应收账款其中：销售收入为扣除折扣与折让后的净额；应收账款是未扣除坏账准备的金额应收账款周转天数=360/应收账款周转率=（平均应收账款*360）/主营业务收入净额8、流动资产周转率（次数）=销售收入/平均流动资产9、总资产周转率=销售收入/平均资产总额10、资产负债率=负债总额/资产总额11、产权比率=负债总额/所有者权益12、有形净值债务率=负债总额/(股东权益-无形资产净值)13、已获利息倍数=息税前利润/利息费用14、销售净利率=净利润/销售收入*100%15、销售毛利率=(销售收入-销售成本)/销售收入*100%16、资产净利率=净利润/平均资产总额17、净资产收益率=净利润/平均净资产(或年末净资产)*100% 或销售净利率*资产周转率*权益乘数或资产净利率*权益乘数18、权益乘数=平均资产总额/平均所有者权益总额=1/（1-资产负债率）19、平均发行在外普通股股数=∑(发行在外的普通股数*发行在在外的月份数)/1220、每股收益=净利润/年末普通股份总数=(净利润-优先股利)/(年末股份总数-年末优先股数)21、市盈率=普通股每市价/每股收益22、每股股利=股利总额/年末普通股总数23、股票获利率=普通股每股股利/每股市价24、市净率=每股市价/每股净资产25、股利支付率=普通股每股股利/普通股每股净收益*100%26、股利保障倍数=股利支付率的倒数=普通股每股净收益/普通股每股股利27、留存盈利比率=(净利润-全部股利)/净利润*100%28、每股净资产=年末股东权益(扣除优先股)/年末普通股数29、现金到期债务比=经营现金净流入/本期到期的债务=经营现金净流入/（到期长期债务+应付票据）30、现金流动负债比=经营现金流量/流动负债31、现金债务总额比=经营现金流入/债务总额32、销售现金比率=经营现金流量/销售额33、每股营业现金净流量=经营现金净流量/普通股数34、全部资产现金回收率=经营现金净流量/全部资产*100%35、现金满足投资比=近5年经营活动现金净流量/近5年资本支出、存货增加、现金股利之和36、现金股利保障倍数=每股营业现金净流量/每股现金股利37、净收益营运指数=经营净收益/净收益=(净收益-非经营收益)/净收益38、现金营运指数=经营现金净收益/经营所得现金(=净收益-非经营收益+非付现费用)39、外部融资额=(资产销售百分比-负债销售百分比)*新增销售额-销售净利率x(1-股利支付率)x预测期销售额或=外部融资销售百分比*新增销售额40、销售增长率=新增额/基期额或=计划额/基期额-141、新增销售额=销售增长率*基期销售额42、外部融资增长比=资产销售百分比-负债销售百分比-销售净利*[(1+增长率)/增长率]*(1-股利支付率) 如为负数说明有剩余资金43、可持续增长率=销售净利率*总资产周转率*收益留存率*期初权益期末总资产乘数或=销售净利率*总资产周转率*收益留存率*期末权益乘数/(1-销售净利率*总资产周转率*收益留存率*期末权益乘数)P－现值i－利率I－利息S－终值n─时间r─名义利率M－每年复利次数44、复利终值S=P(S/P,i,n) 复利现值P=S(P/S,i,n)45、普通年金终值：S=A{[（1+i）^n]-1}/i 或=A（S/A，i，n）46、年偿债基金：A=S*i/[（1+i）^n-1] 或=S（A/S，i，n）47、普通年金现值：P=A{[1-(1+i)^-n/i] 或=A（P/A，i，n）48、投资回收额：A=P{i/[1-(1+i)^-n]} 或=P（A/P，i，n）49、预付年金的终值：S=A{[（1+i）^（n+1）]-1}/i 或=A[（S/A，i，n+1）-1]50、预付年金的现值：P=A【[1-(1+i)^-(n-1)]/i】+1} 或：A[（P/A，i，n-1）+1]。
通过回归分析预测股票走势
通过回归分析预测股票走势回归分析是一种经济学和统计学中常用的方法，用于分析数值型数据之间的关系。
在股票市场中，通过回归分析可以预测股票走势，帮助投资者做出更准确的决策。
我们需要了解什么是回归分析。
回归分析是一种数学模型，用来描述一个或多个自变量与因变量之间的关系。
在股票市场中，自变量可以是市场指数、行业数据等，而因变量则是股票价格的变化。
通过回归分析，我们可以找出自变量与因变量之间的数学关系，从而预测未来的股票走势。
我们需要收集相关的数据。
在进行回归分析之前，我们需要收集大量的数据，包括股票价格、市场指数、行业数据等。
这些数据可以通过各种途径获取，比如财经网站、金融数据库等。
收集到的数据应该是时间序列数据，这样我们才能进行时间序列回归分析，从而预测未来的股票走势。
接着，我们可以进行回归分析。
回归分析有很多种方法，比如简单线性回归、多元线性回归、时间序列回归等。
在股票市场中，一般会使用时间序列回归分析，因为股票价格往往具有时间序列的特性，即当前的股票价格受到之前股票价格的影响。
通过回归分析，我们可以找出股票价格与自变量之间的数学关系，从而预测未来的股票走势。
我们可以利用回归分析的结果进行股票预测。
通过回归分析，我们可以得到一个数学模型，用来描述股票价格与自变量之间的关系。
利用这个模型，我们就可以预测未来的股票走势。
股票市场的价格涨跌受到许多因素的影响，回归分析只是其中的一种方法，不能保证100%准确，但它可以帮助投资者更准确地判断未来的股票走势，从而做出更明智的投资决策。
通过回归分析可以预测股票走势，帮助投资者做出更准确的决策。
通过收集相关数据，进行回归分析，得到股票预测结果，投资者就可以更好地把握股票市场的变化，从而获取更高的投资回报。
投资有风险，投资者还需要综合考虑公司基本面、宏观经济等因素，做出全面的投资决策。
希望投资者能够通过回归分析，更加准确地预测股票走势，获得更大的收益。
中国国内上市公司收益率分析报告
对中国国内上市公司的资本资产定价模型的分析报告一、理论介绍资本资产定价模型,即Sharpe （1964），Lintner （1965）和Black （1972）建立的简捷、完美的线性资产定价模型CAPM （又称SLB 模型），是金融学和财务学的最重要的理论基石之一。
CAPM 模型假定投资者能够以无风险收益率借贷，其形式为：E ［R[,i]］＝R[,f]＋β[,im]（E ［R[,m]］－R[,f]）， （1）Cov ［R[,i]，R[,m]］β[,im]＝─────────── （2）Var ［R[,m]］R[,i]，R[,m]，R[,f]分别为资产i 的收益率，市场组合的收益率和无风险资产的收益率。
由于CAPM 从理论上说明在有效率资产组合中，β描述了任一项资产的系统风险（非系统风险已经在分散化中相互冲消掉了），任何其它因素所描述的风险都为β所包容。
因此对CAPM 的检验实际是验证β是否具有对收益的完全解释能力。
资本资产定价模型(CAPM)在理论上是严格的，但是在实际中长期存在着实证研究对它的偏离和质疑，其原因主要是资本资产定价模型的一组假设条件过于苛刻而远离市场实际。
本次分析报告旨在通过对随机抽样的中国上市公司的收益率的分析，考察在中国的股市环境下，CAPM 是否仍然适用。
二、数据来源本文在CSMAR 大型股票市场数据库中随机选取了1995年1月到2001年12月的100支股票（存为名叫rtndata 的EXCEL 文件），作为对中国股票市场的模拟。
同时还收集了同时期中国银行的年利率（取名为rf ）作为无风险利率，并通过各股票的流通股本对上海、深圳两个市场A 股的综合指数进行加权（取名为mr2）。
在SAS 中建立数据集，其中各列指标分别为各股票的月收益率（为处理方便，股票名称已改为y1-y100）、中国银行的年利率rf （本次报告没有将rf 转换成月无风险收益率，因为这一差异将反映在系数上，且为倍数关系，对结果没有实质性影响）和以流通股进行加权（因为本次报告计算的是市场收益率）的上海、深圳两个市场A 股的综合指数mr2。
创业板市场股票收益率影响因素的实证分析——基于FF改进模型
创业板市场股票收益率影响因素的实证分析——基于FF改进模型高广阔;黄阳阳【摘要】创业板市场曾一度成为投资者关注的焦点,其股票收益率的决定性因素是什么?本文采用2014年5月至2016年12月共计134周的创业板上市公司股票数据,基于Fama-French改进模型进行实证检验.结果表明:创业板市场存在账面市值比效应,但规模效应不显著;账面市值比因子与创业板股票预期收益率成负相关的关系,规模因子和资金净流入因子则与创业板股票预期收益率呈正相关关系;资金净流入量对2014年以来的创业板市场股票价格的暴涨和下跌起着重要的驱动作用;FF改进模型在创业板市场的适用性要明显优于FF模型.【期刊名称】《经济与管理评论》【年(卷),期】2017(000)005【总页数】6页(P83-87,111)【关键词】创业板市场;Fama-French改进模型;资金净流入;股票预期收益率【作者】高广阔;黄阳阳【作者单位】上海理工大学管理学院,上海 200093;上海理工大学管理学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】F8302015年创业板股票市场泡沫的破灭充分暴露了我国创业板市场存在的一些问题：创业板市场经营时间较短，内幕交易频发，市场操控等违纪行为以及投机者盲目跟风等，创业板股票市场的规范化和法制化程度不高。
但不可否认的是，创业板股票上市门槛低、高科技成长、投资收益高、市场活跃等特征也凸显了其独有的生命力。
对创业板市场股票的定价问题是学术界的关注焦点，本文中该问题涉及Fama-French三因素模型(以下简称FF模型)和FF模型的改进模型。
经典的投资学理论认为，单只股票的收益率与市场风险溢价呈线性关系，但是，之后很多学者发现仅仅依靠衡量市场风险的β值来估算预测股票的预期收益的CAPM是存在着缺陷的。
Fama and French(1992-1993)在前人研究的基础上，开创性提出了FF模型，认为β值不再是决定股票预期收益的唯一因素，规模因素和账面市值比因素与市场因素对股票的预期收益率也起着重要作用[1-2]。
第三讲 事件研究法
会计信息有用性的假设
H 0 : E ( i ,t Ai ,t ) E ( i ,t ) VAR( i ,t Ai ,t ) VAR( i ,t )
累积异常股票收益率
CARi (k , t )
s k
i,s
t
异常股票收益率的其他计算方法
替代方法1：
r i ,t r i ,m i ,t
r
ri ,1 ri ,2 ri ,n n
~ N ( , )
2
根据这一定理，可以直接推出：
ri,1 ri,2 ri,n ~ N (n, n 2 )
股票收益率的正态分布理论
定理2（Taylor expansion）如果 r在0 附近，则
ln(1 r ) r
替代方法2：
r i ,t r i i ,t
异常股票收益与非预期会计收益
收益信息中引起股票价格变动的是非预期会计 收益，它导致的股价变动所带来的收益变化就 是异常股票收益。 非预期会计收益 = 实际会计收益-预期会计收 益 预期会计收益的估计方法： （1）Box-Jenkins的时序列模型；（2）统计模 型；（3）证券分析家预测；（4）企业经营者 预测。
为月别异常股票收益
Ball 和 Brown(1968)的研究
Ball 和 Brown将正的非预期会计收益作为市 场的好消息（good news），负的非预期会计 收益作为市场的坏消息（bad news），然后分 别绘出对应的平均API图。 对于好消息，平均API大于1，对于坏消息，平 均API小于1。好消息和坏消息对资本市场产生 了不同的预期的影响，说明会计信息影响了投 资者的决策，会计信息是有用的。 CARt a bUEt ut ，可以拒绝 对于回归模型 b=0的假设，也说明了会计收益信息的有用性 。
关于股票收益与BM的分析（数据可改）
关于股票收益与BM的分析（数据可改）关于账⾯市值⽐的实证分析举例研究样本和变量计算研究样本本⽂的数据样本的时间区间是2003年7⽉-2011年6⽉，样本包括了我国A 股市场钢铁的45⽀股票，剔除了⼀些由于特殊性不能采纳的股票：ST 股票；年报中净资产（股东权益）为负的股票；数据缺失的股票。
变量计算2. 收益率计算（1）个股收益率的计算股票i 在t ⽉的收益率计算公式为： 11()/it it it it R P P P --=- （1）其中it P 和1it P -分别为股票i 在t ⽉和t-1⽉的股权收盘价格。
（2）投资组合收益率的计算投资组合P 在t ⽉的收益率pt R 为投资组合中所含股票的个股⽉收益率it R 的等权重平均值，也便是其算数平均值。
()p f R R -是投资组合的超额收益率，其中，f R 代表的是我国三个⽉期的定期存款年利率折算出来的⽉⽆风险利率。
市场投资组合收益率M R 代表的是所选择样本区间内我国钢铁全部股票（包括被删除的股票）⽉收益率的等权重平均值。
3. 账⾯市值⽐（BE/ME ）的计算本⽂在每年的6⽉末对所选的样本数据进⾏分组，⽤t-1年末的个股权益值和t-1年末的股价之⽐BE/ME 来衡量股票从t 年7⽉到t+1年6⽉的账⾯市值⽐的⼤⼩。
⽐如，⽤2003年末的BE/ME 来衡量股票从2006年7⽉到2007年6⽉的账⾯市值⽐⼤⼩，以后的隔年也按照这个规律类推。
⽤ln(/)BE ME来表⽰BE/ME的⾃然对数值。
描述性统计投资组合分组投资组合分组的⽅法是指投资组合以特定的指标或变量进⾏分组的前提下，通过考察各组合的平均收益，利⽤所选特征值的最⼤值和最⼩值的组合平均收益的差值，并⽤差值的显著性来判断横截⾯收益现象存在与否。
经过上⽂的解释分析，我们认为账⾯市值⽐对股票收益的影响作⽤是⾮常⼤的，可以看作是影响股票收益的最重要的原因之⼀。
所以在考虑不同市场情况下，特征变量对股票收益的影响时，可以只考虑账⾯市值⽐因⼦对股票收益率的影响。
贝塔系数均值回归过程的实证分析
贝塔系数均值回归过程的实证分析作者：韦念幸来源：《金融经济·学术版》2009年第10期一、引言和文献综述自资本资产定价模型以来,关于贝塔系数的研究集中在贝塔系数的测算和预测方面。
关于贝塔系数的预测方面,一般研究是贝塔系数的稳定性的检验和贝塔系数是否遵循均值回归过程的检验。
在贝塔系数的均值回归过程研究方面:随机漫步理论认为股票价格是不能预测的,随机漫步对投资决策的作用有限。
但这绝不是证券投资理论的最终目的。
证券投资理论从诞生的时候起就是为研究如何预测股票价格的理论。
如果贝塔系数是均值回归过程,那么就可以用于预测股票风险,从而预测股票价格。
均值回归从理论上讲应具有必然性。
因为有一点是肯定的,从长期看来,股票价格不能总是保持上涨或下跌趋势,一种趋势不管其持续的时间多长都不能永远持续下去。
关于股票价格均值回归理论的研究文献在国外已有很多。
但是到目前为止 ,在我国证券投资理论研究中应用还比较少。
(一)国外关于贝塔系数均值回归研究的研究国外关于贝塔系数均值回归过程的研究已经相当成熟。
Eugene F. Fama和 Kenneth R. French (1988)首先在对美国纽约股票市场进行实证研究的基础上得出股票收益率从长期看呈均值回归的结论。
Jegadeesh.N (1990)用经验分析方法发现单个股票收益具有可预测性,用统计方法计算出的结果是股票的月收益率时间序列显著的呈一阶负相关。
, Balvers和Gilliland(2000)对 18个欧美发达国家股票市场的研究都得出了股票收益率长期呈均值回归的结论。
Kiseok Nam、Chong Soo Pyun 和Stephen LAvard(2001)选取了1926年1月到1997年12月美国股票市场的月度数据利用ANST-GARCH模型得出了股票收益率呈均值回归的结论,并且是非对称的,负收益率的均值回归速度明显大于正收益率的均值回归速度。
(二)国内关于贝塔系数均值回归过程的研究马喜德、郑振龙、王保合(2003)利用上海股票市场90家上市公司从1994 年4月28日到2003年4月28日的数据作为样本 ,对 CAPM中的贝塔系数的波动状况进行实证研究。
stata回归分析完整步骤-吐血推荐
stata回归分析完整步骤——吐血推荐****下载连乘函数prod,方法为:findit dm71sort stkcd date //对公司和日期排序gen r1=1+r //r为实际公司的股票收益率gen r2=1+r_yq //r_yq为公司的预期股票收益率egen r3=prod(r1),by(stkcd date) //求每个公司事件日的累计复合收益率egen r4=prod(r2),by(stkcd date) //求每个公司事件日的累计预期的复合收益率gen r=r4-r3capture clear （清空内存中的数据）capture log close （关闭所有打开的日志文件）set mem 128m （设置用于stata使用的内存容量）set more off （关闭more选项。
如果打开该选项，那么结果分屏输出，即一次只输出一屏结果。
你按空格键后再输出下一屏，直到全部输完。
如果关闭则中间不停，一次全部输出。
）set matsize 4000 （设置矩阵的最大阶数。
我用的是不是太大了？）cd D: （进入数据所在的盘符和文件夹。
和dos的命令行很相似。
）log using （文件名）.log,replace （打开日志文件，并更新。
日志文件将记录下所有文件运行后给出的结果，如果你修改了文件内容，replace选项可以将其更新为最近运行的结果。
）use （文件名）,clear （打开数据文件。
）（文件内容）log close （关闭日志文件。
）exit,clear （退出并清空内存中的数据。
）假设你清楚地知道所需的变量，现在要做的是检查数据、生成必要的数据并形成数据库供将来使用。
检查数据的重要命令包括codebook，su，ta，des和list。
其中，codebook提供的信息最全面，缺点是不能使用if条件限制范围，所以，有时还要用别的帮帮忙。
su空格加变量名报告相应变量的非缺失的观察个数，均值，标准差，最小值和最大值。
微观因素对股票收益率影响的回归分析
多重线性 回归 的数学 模 型为 ． 其 中 Ｙ为 因 变 量 ，是 随机 定 量 的 观测 值 ； ，
…
，
为 Ｐ个 自变量 ． 为 常数 项 ，
归系 数． 为 随机 误差 ，又 称 为残 差 ，它是 Ｙ的 的 变化 中不 能 用 自变 量 解 释 的 部 分 ，服 从 Ｎ （ ０ ， 叮 ） 分 布．
选取 ｌ ６项微观指标 ：市盈率 ｘ ｌ ；市净率 ｘ ２ ； 净资产收益率 ｘ ３ ；总资产报酬率 ｘ ４ ；毛利率 ｘ ５ ；
收入成 长 因子 ｘ ６ ；营业 利 润 成 长 因子 ｘ ７ ；总利 润 成长因子 ｘ ８ ；净 利 润 成 长 因 子 ｘ ９；资 产 现 金 率
ｘ ｌ ０ ；应收应付 比 ｘ ｌ １ ；营业利 润 占比 ｘ １ ２ ；股价 ｘ １ ３ ；流通市值 ｘ １ ４ ；总市值 ｘ １ ５ ；成交量 ｘ １ ６ ．
≤Ｏ ． ０ ８进入方程 ，＞ １０ ． １ ０移出方程 ，先将与 ｙ线 性 回归模 型 ；依 此 引 进 ） （ ５ ，知 表 中模 型 ３是 Ｙ与 ２ 、ＸＩ ３ 、Ｘ ５之 间 的三元 线性 回归模 型 川． 性关 系最密切 的 自变量 Ｘ Ｉ ３引入模型 ，建立 Ｙ与 Ｘ
检验 ） ，检 验 回归方 程的 显著性 水 平 ．
４ 回归 结果 解释
逐 步法 是 将 自变 量 逐 个 引入 方 程 ，引 入 的 条 件是该 自变量 的偏 相 关 系 数 在 尚未 选 人 的 自变 量 中是最 大 的 ，并 通 过 Ｆ检 验 （ Ｆ概 率 显 著 水 平 ≤ ０ ． ０ ５进入 方 程 ，＞ １０ ． １ ０移 出 方 程 ；我们 这 里采 用
２指标选 择
第 二步 ：检 验 变 量 间 是 否 存 在 多 重 共 线 性 以 及 回归 误差 是否 呈正态 分布 ．
企业财务状况与股价的回归分析
2016年5期总第812期一、研究意义证券市场的有效性是各国普遍关注的热门话题之一。
一般情况下,如果股票价格能够正确的反映所有可获得的信息,那么我们便认为市场是有效的。
上市公司的财务状况由公开的会计信息披露,在财务会计领域市场有效性集中体现在会计信息与股票价格之间。
因此研究会计信息与股票价格之间的关系显得尤为重要。
二、模型建立与数据搜集1.模型假设（1）因变量m 代表股票价格，视为因变量即被解释变量。
最后一个交易日的收盘价格作为股票价格。
（2）自变量本文中自变量为会计财务指标中的每股收益、净资产收益率、主营业务利润率、净资产增长率、流动比率、应收账款周转率、存货周转率、每股经营现金流量。
每个变量都有自身的经济意义。
①每股收益(X 1)该指标反映企业经营成果，衡量普通股的获利水平及投资风险,一般该指标值直接影响着每股的利润值及股东投资效益，且同方向变动。
②净资产收益率(X 2)该指标又称股东权益报酬率，用于反应企业股东权益的收益能力,衡量运用自有资本的效率并且投资收益与此变量成同方向变动。
③净资产增长率（X 3)净资产增长率=（本年净资产-上年净资产）/上年净资产*100%④流动比率(X 4)即流动资产比上流动负债，可以反应公司流动资产变现偿债能力。
⑤存货周转率(X 5)能够衡量反映公司的存货周转速度，反应公司资金的使用效率，从而反映公司短期偿债能力。
存货周转率越大,存货转换为现金或应收账款的速度越快，流动性越强。
⑥应收账款周转率(X 6)即为应收账款周转速度的比率，应收账款周转率的高低直接体现了应收账款变现速度和管理效率。
一般而论,应收账款周转率越高,企业应收账款的回收越快。
⑦主营业务利润率(X 7)反映主营业务获取利润的能力，主营业务利润率越大则获利能力越大，反之相反。
⑧每股经营现金流量(X 8)每股经营现金流量=现金流量净额/总股本2.模型建立影响股票价格的因素有好多，基于本文主要研究股票价格与财务状况间的关系，我们将因素分为会计因素与费会计因素。
股票月收益率回归分析
与大盘及宏观变量的相关性分析
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1
与指数的相关性
• 选出行业中具有代表性的个股。用其月收 益率同大盘股票指数进行回归分析。
• 由于基础数据有限，数据时间范围为： 2003.4-2006.12
• 选择当期一年期存款利率为无风险利率 • 结论：个股月收益率同指数月涨幅，均保
持了良好的相关性。
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10
与宏观量的相关性
• 选取月GDP，CPI月增长，一年期存、贷款 利率作为参数
• 时间范围如前 • 初步结果如下，进一步分析有待进行相关
检验
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11
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2
华能国际(600011)
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3
长江电力(600900)
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4
国电电力（600795）
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5
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
申能股份(600642)
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6
宝钢股份（600019）
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7
南钢股份（600282）
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8
太钢不锈（000825）
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9
大冶特钢（000708）
我国股票收益率与通货膨胀关系的分位回归分析
率存在正相关关系， 并且呈现一比一的关系。即若假设资产 和通货膨胀率、 得出短期股票收益率与通货膨胀有正相关关 收益方程为 Ｉ ｄ＋ 叮 ＋ ， Ｉ ＝ Ｂｒ ｅ其中 表示资产收益率，ｔ 。 １ 表示 Ｔ
系， 而如果超过一定的时间股票收益率与通货膨胀则是负
通货膨胀率 ，， ＯＢ为回归系数 ， ｔ Ｂ的近似值应该等于 １ 。从而 向关系， 但长期相关关系不明显。杨振杰， 刘锡标（０６ 利 ２ｏ ） 资产的实际收益率保持不变， 在通货膨胀的情况下， 投资标 用普通最小二乘方法对 Ｆ ｈｒ ｉ ｅ模型在中国股票市场上的实 ｓ
动之间的正相关关系所导致的。Ｍ ｄ ｌｎ 与 Ｃｈ １７ ） ｏｉｉ ｉ ｏｎ（９９ ｇａ
胀之间到底有没有关系， 具体存在什么相关关系？“ 费雪效
是否适用于我国的经济现实？都需要我们进行理论 的“ 通货膨胀幻觉假说”它是从投资者行为的角度解释股票 应假说” ，
收益率与通货膨胀之间的负相关的， 认为投资者在通货膨胀 与实证分析。
果表明 ， 中间分位段股票收益率与通货膨胀具有显著的 负相关 关系，而在较低 分位和较 高分位 点股票收益 率与通货 膨胀 在 之 间的相关关 系不显著。有效说 明 了在 经济运行 平稳 阶段 ， 票收益率与通 货膨胀率之 间具有显著的 负相 关关 系， 股 而在 经济 波动较大的情况下 ， 受宏观经济政策影响 ， 票收益率与通货膨胀关 系不显著。 股 ［ 关键词 】 股票收益 ； 通货膨胀 ； 分位 回归 ［ 中图分类号］ ８０ ９ Ｆ ３． １ ［ 文献标识码］ Ａ ［ 文章编号 ］０５— ４ ２ ２ １ ）７— ０ ２— ５ ［ １０ ３９ （００ ０ ０ ７ ０ 收稿 日期 ］ ２ １ ０ — ６ ００— ３ ２
股票收益率与市场组合收益率的相关系数回归分析
股票收益率的相关系数有哪些？预期收益率，又叫做持有期的收益率，是投资者在持有金融产品或者进入投资组合产品中，期望在未来能够获得的利润的预期收益。
收益率是将未来现金流转化为现值的贴现率。
换句话说，预期收益率是投资者将预期未来现金流转换为现在可以获得的金额的贴现率。
今天给大家分享一下股票收益率的相关系数有哪些？如何计算的问题1.期望收益率的计算公式股票收益率的相关系数有哪些HPR=（收盘价-开盘价现金股利）/开盘价例：a股近三年的收益率是3％、5％、4％，b股未来一年的概率是30％，收益率是10％，收益率是5％，收益率是8％。
计算明年a股和b股的预期收益率。
解决方案：股票的预期收益率=（3％5％4％）/3=4％b股预期收益率=10％30％5％40％8％30％=7.4％收益率相关系数2.方差计算公式例如：找出43、45、44、42、41和43的方差。
解答：平均值=（43 45 44 42 41 43）/6=43s^2=【（43-43）^2（45-43）^2（44-43）^2（42-43）^2（41-43）^2（43-43）^2】/6=（0 4 1 1 4 0）/6=10/6扩展资料：1.预期收益率，又叫做持有期的收益率，是投资者在持有金融产品或者进入投资组合产品中，期望在未来能够获得的利润的预期收益。
收益率是将未来现金流转化为现值的贴现率。
换句话说，预期收益率是投资者将预期未来现金流转换为现在可以获得的金额的贴现率。
2在概率和统计方差中，方差是比较随机的一组数据，在概率论中，方差用来测量随机变量的偏差程度。
统计学中的方差是每一个样本值平均值之差的平方值的平均值。
3.在概率论和统计学中，协方差用来衡量两个变量的总体误差。
方差是方差，的一个特例，即当两个变量相同时。
Co-方差代表两个变量的总误差，不同于方差，只代表一个变量的误差。
收益率相关系数4.相关系数是统计家卡尔皮尔逊，设计的最早的统计指标，是变量间线性相关的量，一般用字母r表示表明根据研究的对象不通，相关的系数定义也是不同的，这中间最常用的就是皮尔逊相关系数。
预测股票收益率的统计模型分析
预测股票收益率的统计模型分析股票市场是一个充满潜力和风险的投资领域，投资者期望通过预测股票收益率来获取投资回报。
然而，股票市场的变化多端，预测股票收益率变得困难而复杂。
为了解决这个问题，统计模型被广泛应用于预测股票收益率。
一种常用的统计模型是回归模型。
回归分析可以通过计算历史数据中的相关关系来预测未来股票的收益率。
基于回归分析的预测模型可以将股票收益率与其他变量（如市场指数、宏观经济指标、行业因素等）联系起来，从而提供预测未来的依据。
另一种常用的统计模型是时间序列分析。
时间序列分析专注于股票收益率的历史数据，根据过去的模式和趋势来预测未来的收益率。
该方法可以使用ARIMA模型（自回归综合移动平均模型）进行预测。
ARIMA模型结合了自相关性、滞后和移动平均等概念，可以较为准确地预测股票收益率。
还有一种常见的预测模型是神经网络模型。
神经网络是一种模拟人类大脑神经系统工作原理的算法。
通过训练神经网络，它可以学习和识别股票市场中的模式和规律，并预测未来的股票收益率。
神经网络模型具有一定的预测精度，但也需要大量的历史数据进行训练和调整。
除了以上提到的常用模型，还有其他各种统计模型可以用于预测股票收益率。
例如，马科维茨模型（也称为均值-方差模型）通过有效前沿和资产配置来构建投资组合，以实现最优化的收益率。
该模型可以帮助投资者在风险和收益之间进行权衡，从而做出更明智的投资决策。
尽管统计模型可以提供对股票收益率的预测，但投资者应该认识到股票市场的不确定性和风险。
统计模型只是根据历史数据提供一种概率预测，无法完全准确地预测未来股票的表现。
因此，投资者在使用统计模型进行股票收益率预测时，应结合其他信息和判断，包括对经济和市场趋势的理解、公司基本面的分析和行业发展的预测等。
总之，预测股票收益率是一个具有挑战性的任务，统计模型是一种常用的方法。
回归模型、时间序列分析、神经网络模型和马科维茨模型等不同模型可以用于预测股票收益率。
股票价格线性回归分析
股票价格线性回归分析股票价格线性回归分析【摘要】由于股票开盘价、最高价、最低价与收盘价存在多重共线性的问题，所以人们很少利用前三者的数据从数理的角度对收盘价进行回归分析。
但是引用岭回归的分析方法，解决多重共线性的问题后，可以对股票价格的变动做出回归分析。
这对于分析股票价格及进行短期预测有重要意义。
【关键词】岭回归多重共线性膨胀系数一、背景在计算股票收益率时，人们往往运用收盘价计算股票的收益率，而忽略当日股价变化情况。
如果在每日闭市之前，能观察出今日的开盘价、最高价、最低价，就可准确预测出今日的收盘价。
刘广丽（2007）利用岭回归的方法，对我国上海股市进行研究，建立了多元线性回归模型，并进行预测。
本文通过编写MATLAB程序，用2011年242个交易日的数据，对“中国银行”股票价格进行岭回归分析。
二、模型建立首先，建立回归方程。
Y（i，1）=b（1，1）+b（2，1）*x（i，1）+b（3，1）*x（i，2）+ b（4，1）*x（i，3），其中Y（i，1）代表日收盘价，x（i，1）代表日最高价，x（i，2）代表日最低价，x（i，3）代表日最高价。
经过回归得到线性方程Y（i，1）=0.0023-0.5253* x （i，1）+ 0.7818* x（i，2）+ 0.7433* x（i，3）。
回归得到的R方为0.9969，F值为25349。
因此，可以初步判断上述回归方程成立。
但由于自变量间可能存在严重共线性，需要对其共线性进行分析。
其次，对自变量进行标准化处理。
令z（i，j）=（x（I，j）-）/，为自变量的样本均值。
得到的z矩阵，为标准化的自变量。
对z进行线性回归Y（i，1）=bb（1，1）+ bb（2，1）* z （i，1）+bb（3，1）*z（i，2）+bb（4，1）*z（i，3），得到回归方程为Y（i，1）=3.7256-2.9928* z（i，1）+ 4.506* z（i，2）+ 4.1702*z（i，3）。
通过回归分析预测股票走势
通过回归分析预测股票走势一、回归分析的原理和方法回归分析是一种用于研究自变量和因变量之间关系的统计方法。
它通过建立数学模型来描述自变量对因变量的影响程度，并使用统计方法对模型进行验证和推断。
在股票市场中，我们可以将股票价格视为因变量，而影响股票价格的各种因素（如宏观经济指标、行业发展趋势、公司业绩等）视为自变量，通过回归分析来探讨它们之间的关系。
而回归分析的方法主要有线性回归分析、多元线性回归分析、逻辑回归分析等。
线性回归分析通常适用于研究连续性因变量和连续性自变量之间的关系，而多元线性回归分析则适用于研究多个自变量对因变量的影响。
逻辑回归分析则适用于研究二分类因变量和多个自变量之间的关系。
二、回归分析在预测股票走势中的应用1、利用宏观经济指标进行预测2、利用行业数据进行预测除了宏观经济指标，行业数据也对股票价格有重要影响。
通过回归分析，可以探讨行业发展趋势、市场份额、盈利能力等因素对股票价格的影响。
我们可以将行业盈利能力、市场份额增长率、产品研发投入等因素作为自变量，股票价格作为因变量，建立回归模型进行预测。
通过对行业数据的回归分析，可以更好地把握行业变化对股票走势的影响，为投资决策提供更多参考依据。
三、回归分析的局限性和注意事项尽管回归分析在预测股票走势中有着重要的应用，但也存在一些局限性和需要注意的事项。
回归分析只能描述变量之间的相关性，并不能证明因果关系。
在进行回归分析时，需要注意变量选择和模型推断的合理性，避免产生错误的结论。
回归分析的结果受样本数据的影响较大，需要谨慎选择样本数据，并进行模型检验和推断分析。
回归分析需要充分考虑数据的质量和可靠性，避免数据误差对模型建立和推断分析的影响。
基于三因素模型的新能源行业股票收益分析
基于三因素模型的新能源行业股票收益分析摘要本文选取2015年9月至2019年12月中证500中新能源行业46只股票为样本，以三因素模型为依据，通过回归筛选出与股票收益相关的显著因子，对股票收益的影响因素进行分析。
研究结果表明，对我国新能源行业的股票来说，市场因子的影响相比于账面市值比因子和市值因子均更为显著，其中账面市值比因子的影响较小。
市值因子的影响方向跟三因素模型的预期相同，说明目前新能源行业依然处于成长阶段。
关键词三因素模型，股票收益，新能源行业1.引言新能源普遍具有清洁性、可再生、污染少、资源丰富的特点，可以有效缓解我国目前能源供需紧张的局面，成为推动经济可持续发展的关键，是一个很有发展前景的战略性新兴产业[1]。
随着十九大会议中提出发展清洁能源推进绿色发展精神以来，新能源这一概念的热度逐渐上升，新能源行业投资热情日益上涨。
本文将通过对我国新能源行业上市公司收益影响因素分析，对新能源行业的发展要素进行剖析，也可以给投资者带来一定的参考。
对于股票收益来源的研究可以追溯到资本资产定价模型(CAPM)。
但是，早在90年代年，就有许多研究发现了诸如小盘股效应，价值溢价效应等CAPM 模型无法解释的异象。
同时，Fama 和French (1992) [2]检验了市值、账面市值比、财务杠杆、市盈率和平均收益率之间的关系，发现四个因子都有很强解释能力。
国内研究也在同期发现CAPM 无法通过有效性检验[3]。
王艳丽(2019) [4]通过对新能源行业股票收益影响因素分析，基于公司基本面、市场流动性因素和宏观层面等三个维度，共筛选出了七个指标，包括公司盈利能力、市值、账面市值比、股权流动性、市场风险、利率、通货膨胀率。
在众多股票收益的分析模型中，Fama 和French (1993) [5]的三因素模型是目前市场上最常用的股票收益分析模型。
三因素模型认为股票的超额收益可以由市场风险、市值风险、账面市值比风险来共同解释，本文将通过确定市场风险、市值和账面市值比因子，以此确定回归模型，分析模型的适用性及不同因子对于新能源行业股票收益影响程度。