多元線性回歸對股票價格的影響

⑴ 多元線性回歸

這個是在做降維因為前文有說全部變數與總資產增長率通不過顯著性檢驗 所以要從中需要找出與總資產增長率相關性高的自變數 再用這些自變數與因變數做回歸分析 不懂可追問

⑵ 多元線性回歸分析要解決的主要問題是什麼

優點：
1、回歸分析法在分析多因素模型時，更加簡單和方便；
2、運用回歸模型，只要採用的模型和數據相同，通過標準的統計方法可以計算出唯一的結果，但在圖和表的形式中，數據之間關系的解釋往往因人而異，不同分析者畫出的擬合曲線很可能也是不一樣的；
3、回歸分析可以准確地計量各個因素之間的相關程度與回歸擬合程度的高低，提高預測方程式的效果；在回歸分析法時，由於實際一個變數僅受單個因素的影響的情況極少，要注意模式的適合范圍，所以一元回歸分析法適用確實存在一個對因變數影響作用明顯高於其他因素的變數是使用。多元回歸分析法比較適用於實際經濟問題，受多因素綜合影響時使用。
缺點：
有時候在回歸分析中，選用何種因子和該因子採用何種表達 式只是一種推測，這影響了用電因子的多樣性和某些因子的不可測性，使得回歸分析在某些 情況下受到限制。

⑶ 多元線性回歸分析的優缺點

一、多元線性回歸分析的優點：

1、在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變數，就稱為多元回歸。事實上，一種現象常常是與多個因素相聯系的，由多個自變數的最優組合共同來預測或估計因變數，比只用一個自變數進行預測或估計更有效，更符合實際。因此多元線性回歸比一元線性回歸的實用意義更大。

2、在多元線性回歸分析是多元回歸分析中最基礎、最簡單的一種。

3、運用回歸模型，只要採用的模型和數據相同，通過標準的統計方法可以計算出唯一的結果。

二、多元線性回歸分析的缺點

有時候在回歸分析中，選用何種因子和該因子採用何種表達 式只是一種推測，這影響了用電因子的多樣性和某些因子的不可測性，使得回歸分析在某些 情況下受到限制。

多元線性回歸的基本原理和基本計算過程與一元線性回歸相同，但由於自變數個數多，計算相當麻煩，一般在實際中應用時都要藉助統計軟體。這里只介紹多元線性回歸的一些基本問題。

(3)多元線性回歸對股票價格的影響擴展閱讀

社會經濟現象的變化往往受到多個因素的影響，因此，一般要進行多元回歸分析，我們把包括兩個或兩個以上自變數的回歸稱為多元線性回歸 。

多元線性回歸與一元線性回歸類似，可以用最小二乘法估計模型參數，也需對模型及模型參數進行統計檢驗 。

選擇合適的自變數是正確進行多元回歸預測的前提之一，多元回歸模型自變數的選擇可以利用變數之間的相關矩陣來解決。

Matlab、spss、SAS等軟體都是進行多元線性回歸的常用軟體。

⑷ 影響多元經典線性回歸模型預測精度的因素有哪些

影響多元的經典線性回歸模式，預測精度的因素有哪些？這個聚財的因素，我也不知道有哪些就

⑸ 多元線性回歸！對數據的要求，是不是需要很多數據！求大神告知！

多元線性回歸主要是在多元且線性。多元指不少於2個變數進行回歸分析即可，一般變數越多越好。

⑹ 什麼是多元線性回歸預測

在市場的經濟活動中， 經常會遇到某一市場現象的發展和變化取決於幾個影響因素的情況， 也就是一個因變數和幾個自變數有依存關系的情況。 而且有時幾個影響因素主次難以區分，或者有的因素雖屬次要， 但也不能略去其作用。例如， 某一商品的銷售量既與人口的增長變化有關， 也與商品價格變化有關。這時採用 一元回歸分析預測法 進行預測是難 以奏效的，需要採用多元回歸分析預測法。

⑺ 多元線性回歸和多元非線性回歸的問題

1。 線性回歸和非線性回歸沒有實質性的區別，都是尋找合適的參數去滿足已有數據的規律。擬和出來的方程（模型）一般用來內差計算或小范圍的外差。
2。 Y與X之間一般都有內部聯系，如E=m*c^2. 所以回歸前可收集相關信息，或可直接應用。
3。 Y 和每個X之間作出散點圖，觀察他們的對應關系。如果是線性的，改參數可以適用線性回歸；否則，可考慮非線性回歸。
4。 線性回歸可直接用最小二乘法計算對應系數，對系數做假設檢驗（H0： b＝0， Ha： b<>0)， 排除影響小的變數，再次回歸即可； 非線性可以考慮對X或Y作變換，如去對數，平方，開方，指數等，盡可能轉化為線性回歸即可。
5。參考擬和優度R^2 和方差S，對模型的准確性有一定的認識。
一般六西格瑪黑帶教程會設計到此類問題，黑帶大師教程有更詳細的過程分析。
希望以上回答了你的問題。

⑻ 多元線性回歸分析有什麼作用通常可以得到那些結果

可以建立預測模型，用多個自變數預測因變數。可以得到的結果是，哪些自變數預測顯著，哪些不顯著，整個模型的預測效果精確度如何，等等。（南心網 SPSS數據統計分析）

⑼ 多重共線性對回歸參數的估計有什麼影響

多重共線性會使線性回歸模型中的解釋變數之間由於存在精確相關關系或高度相關關系而使模型估計失真或難以估計准確。具體影響如下：

1、參數估計量經濟含義不合理；

2、變數的顯著性檢驗失去意義，可能將重要的解釋變數排除在模型之外；

3、模型的預測功能失效。變大的方差容易使區間預測的「區間」變大，使預測失去意義。

(9)多元線性回歸對股票價格的影響擴展閱讀

多重共線性增加了參數估計的方差，方差展開因子越大，共線性越強。相反，由於可容許性是方差展開因子的倒數，可容許性越小，共線性越強。

可以記住，允許性代表允許性，即允許。如果該值越小，則該值越不允許，即越小，越不允許。共線性是一個負的指標，預計不會出現在分析中。共線性和可采性是聯系在一起的。方差膨脹因子因為是容許度倒數，所以反過來。