回歸分析與股票投資

1. 股票投資與分析作業

1 2 3 4 5 6 7這7個名詞所對應的圖片，你在網路圖片搜這些名詞就有。

根據我國目前的宏觀經濟形式分析我國股票市場未來的走勢。
現在我國宏觀經濟形式GDP下滑，銀根收緊，所以目前股票市場低迷，震盪走低，但預計一兩年之類宏觀經濟將好轉，央行超發貨幣，在通貨膨脹預期下，股市可能在兩三年內迎來新一輪漲勢。

建議選民生銀行，在網路上搜那些文字。

我說的是精華，你補充。

2. 對股票進行回歸分析通常自變數和因變數選什麼好

因變數通常是回報，比如行業超額回報、或者經無風險利率調整的回報。自變數，根據APT，有k個factor。所以你認為的是影響因素的變數都可以加入。常用的有市場回報（CAPM模型）、會計信息（sloan模型）、上期回報（Engle模型）和宏觀變數（國債長短端利差、通脹等）。但是要重點看看t檢驗和adj R square，會對不相關的變數進行懲罰

3. 股票的貝塔系數怎麼算用excel的回歸分析

Cov(ra,rm) = ρamσaσm。

其中ρam為證券 a 與市場的相關系數；σa為證券 a 的標准差；σm為市場的標准差。

貝塔系數利用回歸的方法計算: 貝塔系數等於1即證券的價格與市場一同變動。

貝塔系數高於1即證券價格比總體市場更波動，貝塔系數低於1即證券價格的波動性比市場為低。

如果β = 0表示沒有風險，β = 0.5表示其風險僅為市場的一半，β = 1表示風險與市場風險相同，β = 2表示其風險是市場的2倍。

(3)回歸分析與股票投資擴展閱讀

金融學運用了貝塔系數來計算在一隻股票上投資者可期望的合理風險回報率： 個股合理回報率 =無風險回報率*+β×(整體股市回報率-無風險回報率) *可用基準債券的收益率代表。

貝塔系數=1，代表該個股的系統風險等同大盤整體系統風險，即受整體經濟因素影響的程度跟大盤一樣; 貝塔系數>1則代表該個股的系統風險高於大盤，即受整體經濟因素影響的程度甚於大盤。

貝塔系數越高，投資該股的系統風險越高，投資者所要求的回報率也就越高。高貝塔的股票通常屬於景氣循環股(cyclicals)，如地產股和耐用消費品股；低貝塔的股票亦稱防禦類股(defensive stocks)，其表現與經濟景氣的關聯度較低，如食品零售業和公用事業股。

個股的貝塔系數可能會隨著大盤的升或跌而變動，有些股票在跌市中可能會較在升市具更高風險。

4. 我想研究股票定價模型和價格之間的關系（回歸分析，相關性之類），用什麼軟體好

你真的覺得電腦能做那些事情？那要人干什麼？matlab可以幫你處理線性相關之類，可是其他的也差不了多少，計算的操作還是你自己來的。你可以把這些軟體都下載安裝，然後試試看你喜歡的界面——也許可以交叉使用呢——用其中一個優勢算出來然後去其他軟體里分析！

5. 利用回歸分析的方法，計算該股票的貝塔值，並分析各月是否有較大的差異

文內容需要包括以下要點。

（
1
）

該股票過去五年日收益率、
日波動幅度、
交易量的總體及各年的描述性統
計（用平均值、中位數、標准差、離差等指標進行分析）
。

（
2
）

上證綜指過去五年日收益率、
日波動幅度、
交易量的總體及各年的描述性
統計（用平均值、中位數、標准差、離差等指標進行分析）
。

（
3
）

利用相關系數的統計方法，
分析該股票日收益率與上證綜指日收益率之間
的關系，並分析各年是否有較大的差異；

（
4
）

利用回歸分析的方法，
計算該股票的貝塔值，
並分析各年是否有較大的差
異；

（
5
）

利用相關系數的統計方法，
分析該股票日波動幅度與該股票的成交量的對
數之間的相關關系，並分析各年是否有較大的差異；

（
6
）

利用相關系數的統計方法，
分析該股票日波動幅度與上證綜指的日波動幅
度以及日成交量的對數之間的相關關系，並分析各年是否有較大的差異；

（
7
）

利用回歸分析的方法，分析該股票日波動幅度的影響因素；

（
8
）

對上述的問題進行綜合，總結股票的量價關系；

6. excel回歸分析 估計股票β

www.tipdm.cn,這是一個在線的數據分析軟體，對股票的回歸分析也有

7. 什麼是財務報表分析與證券投資

《財務報表分析與證券投資》的出發點，即基於財務報表分析的股票價值評估與投資決策，把讀者置身於證券分析師的角色以後，《財務報表分析與證券投資》的內容即圍繞這個出發點展開。在這個出發點的框架下，財務報表分析的第一個核心問題是對企業未來盈利能力的預測。預測未來給本來「死板」的財務報表分析注入了新鮮的生命力。針對這個核心問題，《財務報表分析與證券投資》特別重視財務報表分析中兩個比較重要的任務。第一，盈餘操縱。准確的未來盈利預測必定是建立在准確的歷史會計數據上的，而盈餘操縱則導致作為預測基礎的歷史會計信息的可靠性下降，即歷史信息沒有真實反映企業過去的盈利能力。根據可靠性低的歷史數據來預測未來必然造成較大的預測偏差。第二，會計數據特性。會計學研究已經發現會計數據有一些基本的時間序列特徵。例如，企業的盈利能力（資產回報率、股東權益回報率等）具有均值回歸的特徵，即企業很難長期保持很高的盈利水平，競爭會導致高盈利企業向行業平均水平靠攏；同樣，企業也不會長期處於很低的盈利水平，管理層更換、行業競爭減弱會提高這些企業的盈利水平。這些特徵，如果沒有在未來盈利預測中加以注意，也會影響預測的准確性。因此，《財務報表分析與證券投資》將以重大篇幅探討盈餘操縱和會計數據特性對盈餘預測的影響，以及如何調整它們對歷史會計數據的影響，以使未來盈利水平預測更准確。財務報表分析的第二個核心問題是如何將對未來盈餘的預測轉換為對企業價值的評估。價值評估的模型很多，《財務報表分析與證券投資》將對這些模型加以介紹。更重要的，《財務報表分析與證券投資》將分析、比較這些模型之間的優點和缺點，並進而分析、討論如何根據被分析企業的具體情況選擇合適的定價模型。所以，《財務報表分析與證券投資》的章節都是圍繞企業未來盈餘預測和根據預測進行價值評估展開的。在第一章中，《財務報表分析與證券投資》介紹證券市場的背景和財務會計的基本特點及其在證券市場中的作用。這一章的目的是增加讀者對證券市場及會計信息的了解，提高讀者對財務報表分析的興趣，尤其是給財務報表分析賦予一個目的，即證券投資。