㈠ 股票收益率和市场收益率回归怎么做
首先，每年用股票i 的周收益数据进行下列回归:
Ri，t = αi + β1Rm，t －2 + β2Rm，t －1 + β3Rm，t + β4Rm，t +1 + β5Rm，t +2 + εi，t
其中，Ri，t为股票i 第t 周考虑现金红利再投资的收益率，Rm，t
为A 股所有股票在第t 周经流通市值加权的平均收益率。本文在方程( 1) 中加入市场收益的滞后项和超前项，以调整股票非同步
性交易的影响( Dimson，1 979) 。
股票月收益率回归分析,与大盘及宏观变量的相关性分析,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。
㈡ 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；
㈢ 线性回归分析和指数回归分析有什么区别，如何使用
您好
线性回归分析和指数回归分析其实理论基础是一样的，基本没有区别，另外，今年的股票基本会出现大幅度的下跌，这已经是不可避免的了，经济数据您也可以看到，股票市场的股票业绩下滑也是不争的事实，另外大股东的股票减持和注册制度加快实施，也会严重影响股票市场，另外新股加速扩容和人民币加速贬值，都在很大的方面压制股票，这些还只是股票市场困难的一个部分，所以作为理财师我建议您，保持观望，远离股市，真诚回答，希望采纳！
㈣ 对股票进行回归分析通常自变量和因变量选什么好
因变量通常是回报，比如行业超额回报、或者经无风险利率调整的回报。自变量，根据APT，有k个factor。所以你认为的是影响因素的变量都可以加入。常用的有市场回报（CAPM模型）、会计信息（sloan模型）、上期回报（Engle模型）和宏观变量（国债长短端利差、通胀等）。但是要重点看看t检验和adj R square，会对不相关的变量进行惩罚
㈤ 怎么正确计算股票Beta值的线性回归，计算感觉有问题
这个你回归出来的方程是 Y=-0.174+0.59X 你的beta是0.59 置信度很小，说明beta显著不为0
但你的截距 -0.174的置信度是0.486，可以认为是0了。所以回归的没错，只是你对这个表还不熟悉。
你说的beta为0.762是先把数据标准化再做回归，标准化的数据就没有截距（或者截距为0），所以第一行标准系数是空的。
㈥ 线性回归分析的原理
最初学习线性回归的时，其实是在数学课上，在接触股票之后，发现其实线性回归同样是可以运用在股票走势分析过程中，当然它的原理是依据统计原理所设计的。那究竟线性回归的基本原理是怎么样的?下面就是赢家学院的主编人员进行的解读。
线性回归是统计学原理所设计的，我们就简单来对于它的定义进行相关的极少。它其实指的就是：离价格最近的一条直线。如果后面的行情是“新的”，那么它对于线性回归带的支撑与阻力就会比较名敏感，如果寿面的行情与前一段没什么区别，那么它对于线性回归带的支撑与阻力就不敏感。
线性回归线是用最小的平方匹配法求出的两点线的趋势线，这条趋势线表示的中间价，如果把此线认作是平衡价的话，任何偏移此线的情况都暗示着超买或超卖。
赢家江恩软件中的线性回归工具，是由三条线所组成的，即在中间线的上方和下方都建立了线性回归通道线，通道线和线性回归的间距是收盘价与线性回归线之间的最大距离。回归线包含了价格的移动，通道下轨线是支撑位，通道下轨线是阻挡位，价格可能会延伸到通道外一段很短的时间，但如果价格持续在渠道外很长一段时间的话，表明趋势很快就会逆转了。下面我们就来看中国海防的日K线走势图。
㈦ 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)股票回归方程分析扩展阅读
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。
㈧ excel回归分析 估计股票β
www.tipdm.cn,这是一个在线的数据分析软件，对股票的回归分析也有
㈨ 股票中什么是回归线
线性回归的原理
线性回归是统计学原理在技术分析上的运用，简单地说，它表现的是离价格区间最近的一条直线。如果后面的行情是“新的”，它对于线性回归带的支撑与阻力应较敏感。如果后面的行情与前段没什么区别，它对于线性回归带的支撑与阻力就不敏感。
如果不得不去猜测某一股票明犬的价格，较合逻辑的猜测就应该是“尽量贴近今天的价格”。如果股票有上涨的趋势，一个好的猜测就是尽量贴近今天的价格加上一个上调值。线性回归分析正是用统计数字来验证了这些逻辑假设。
线性回归线是用最小平方匹配法求出的两点间的趋势线。这条趋势线表示的是中间价。如果把此线认做是平衡价的话，任何偏移此线的情况都暗示着超买或超卖。
在中间线的上方和下方都建立了线性回归通道线。通道线和线性回归线的间距是收盘价与线性回归线之间的最大距离。回归线包含了价格移动。通道下线是支撑位，通道匕线是阻挡位。价格可能会延伸到通道外一段很短的时间，但如果价格持续在渠道外很长一段时问的话，表明趋势很快就会逆转了。
㈩ 求分析下面两只股票的收益和风险状况。
①由于第一只股票的收益高，所以投资于第一只股票的收益要大于第一只股票
②第一只股票的收益序列大于第二只股票（0.009＞0.008）,即第一只的风险较大