⑴ 怎麼做多元正態檢驗
用stata進行平穩性檢驗的方法：
1、點擊面板上的額ADF檢驗
2、在打開的對話框中輸入命令dfuller，就開始了平穩性檢驗
Stata 是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟體。它提供許許多多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。
Stata 的統計功能很強，除了傳統的統計分析方法外，還收集了近 20 年發展起來的新方法，如 Cox 比例風險回歸，指數與 Weibull 回歸，多類結果與有序結果的 logistic 回歸， Poisson 回歸，負二項回歸及廣義負二項回歸，隨機效應模型等。
⑵ 為什麼要檢驗數據的正態性
有些統計方法只適用於正態分布或近似正態分布資料，如用均數和標准差描述資料的集中或離散情況，用正態分布法確定正常值范圍及用t檢驗兩均數間相差是否顯著等，因此在用這些方法前，需考慮進行正檢驗。
它是統計判決中重要的一種特殊的擬合優度假設檢驗。常用的正態性檢驗方法有正態概率紙法、夏皮羅維爾克檢驗法(Shapiro-Wilktest)，科爾莫戈羅夫檢驗法，偏度-峰度檢驗法等。
該檢驗就是根據這個特點來檢驗分布正態性的。
三種檢驗方法
1、Anderson-Darling
選擇此項將執行正態性的Anderson-Darling檢驗 ，這是一種基於ECDF（經驗累積分布函數）的檢驗。
2、Ryan-Joiner
選擇此項將執行Ryan-Joiner檢驗 ，它類似於Shapiro-Wilk檢驗。Ryan-Joiner檢驗是一種基於相關的檢驗。
3、Kolmogorov-Smirnov
選擇此項將執行正態性的Kolmogorov-Smirnov檢驗 ，這是一種基於ECDF的檢驗。
⑶ 請以有效市場假說分析中國資本市場的有效性
體力行。於是不食肉的戒律就誕生並且延續靈感，你就象我要找的人，是我夢里的知音。
⑷ 請檢驗滬深300價格收益率序列是否服從正態分布
股市有自己的去年規律，它不是隨機的數，所以不服從正態分布。
⑸ 什麼是正態性檢驗,
生成正態概率圖並進行假設檢驗，以檢查觀測值是否服從正態分布。對於正態性檢驗，原假設為H0：數據服從正態分布；備擇假設H1：數據不服從正態分布。
⑹ 股票收益率服從正態分布，這種假設合理嗎
其實也有點道理，里大盤越近，追蹤大盤越緊的收益率越高！希望能夠認可。
⑺ 為什麼要對股票的價格波動率進行T檢驗
希望做各組的比較
⑻ 如果用matlab驗證股票的收盤價符合對數正態分布
先導入數據，然後取收盤價的對數值即y＝ln（y）
clc;clear
y=ln(y)
Std=std(y) %標准差
[F,XI]=ksdensity(y)
figure(1)
plot(XI,F,'o-')
x =randn(300000,1);
figure(2)
[f,xi] = ksdensity(x);
plot(xi,f);
畫出概率分布圖
ksdensity -------------------- Kernel smoothing density estimation.
表示核平滑密度估計
⑼ 為什麼股票價格服從對數正態分布
我們可以假設連續復利，用lnS1-lnS0來近似股票的收益（S1-S0）/S0，而且根據集合布朗運動可知，此收益是服從正態分布的。
⑽ 為什麼假設股票價格服從正態分布是不現實的
股票價格多半不是自然形成，而是人為操縱的成份比較大，尤其受政策影響非常明顯 。