多元线性回归对股票价格的影响

⑴ 多元线性回归

这个是在做降维因为前文有说全部变量与总资产增长率通不过显著性检验 所以要从中需要找出与总资产增长率相关性高的自变量 再用这些自变量与因变量做回归分析 不懂可追问

⑵ 多元线性回归分析要解决的主要问题是什么

优点：
1、回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便；
2、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果，但在图和表的形式中，数据之间关系的解释往往因人而异，不同分析者画出的拟合曲线很可能也是不一样的；
3、回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；在回归分析法时，由于实际一个变量仅受单个因素的影响的情况极少，要注意模式的适合范围，所以一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。
缺点：
有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些 情况下受到限制。

⑶ 多元线性回归分析的优缺点

一、多元线性回归分析的优点：

1、在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

2、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。

3、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。

二、多元线性回归分析的缺点

有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些 情况下受到限制。

多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。

(3)多元线性回归对股票价格的影响扩展阅读

社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响，因此，一般要进行多元回归分析，我们把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元线性回归 。

多元线性回归与一元线性回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验 。

选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一，多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决。

Matlab、spss、SAS等软件都是进行多元线性回归的常用软件。

⑷ 影响多元经典线性回归模型预测精度的因素有哪些

影响多元的经典线性回归模式，预测精度的因素有哪些？这个聚财的因素，我也不知道有哪些就

⑸ 多元线性回归！对数据的要求，是不是需要很多数据！求大神告知！

多元线性回归主要是在多元且线性。多元指不少于2个变量进行回归分析即可，一般变量越多越好。

⑹ 什么是多元线性回归预测

在市场的经济活动中， 经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况， 也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。 而且有时几个影响因素主次难以区分，或者有的因素虽属次要， 但也不能略去其作用。例如， 某一商品的销售量既与人口的增长变化有关， 也与商品价格变化有关。这时采用 一元回归分析预测法 进行预测是难 以奏效的，需要采用多元回归分析预测法。

⑺ 多元线性回归和多元非线性回归的问题

1。 线性回归和非线性回归没有实质性的区别，都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律。拟和出来的方程（模型）一般用来内差计算或小范围的外差。
2。 Y与X之间一般都有内部联系，如E=m*c^2. 所以回归前可收集相关信息，或可直接应用。
3。 Y 和每个X之间作出散点图，观察他们的对应关系。如果是线性的，改参数可以适用线性回归；否则，可考虑非线性回归。
4。 线性回归可直接用最小二乘法计算对应系数，对系数做假设检验（H0： b＝0， Ha： b<>0)， 排除影响小的变量，再次回归即可； 非线性可以考虑对X或Y作变换，如去对数，平方，开方，指数等，尽可能转化为线性回归即可。
5。参考拟和优度R^2 和方差S，对模型的准确性有一定的认识。
一般六西格玛黑带教程会设计到此类问题，黑带大师教程有更详细的过程分析。
希望以上回答了你的问题。

⑻ 多元线性回归分析有什么作用通常可以得到那些结果

可以建立预测模型，用多个自变量预测因变量。可以得到的结果是，哪些自变量预测显著，哪些不显著，整个模型的预测效果精确度如何，等等。（南心网 SPSS数据统计分析）

⑼ 多重共线性对回归参数的估计有什么影响

多重共线性会使线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。具体影响如下：

1、参数估计量经济含义不合理；

2、变量的显著性检验失去意义，可能将重要的解释变量排除在模型之外；

3、模型的预测功能失效。变大的方差容易使区间预测的“区间”变大，使预测失去意义。

(9)多元线性回归对股票价格的影响扩展阅读

多重共线性增加了参数估计的方差，方差展开因子越大，共线性越强。相反，由于可容许性是方差展开因子的倒数，可容许性越小，共线性越强。

可以记住，允许性代表允许性，即允许。如果该值越小，则该值越不允许，即越小，越不允许。共线性是一个负的指标，预计不会出现在分析中。共线性和可采性是联系在一起的。方差膨胀因子因为是容许度倒数，所以反过来。