回归分析与股票投资

1. 股票投资与分析作业

1 2 3 4 5 6 7这7个名词所对应的图片，你在网络图片搜这些名词就有。

根据我国目前的宏观经济形式分析我国股票市场未来的走势。
现在我国宏观经济形式GDP下滑，银根收紧，所以目前股票市场低迷，震荡走低，但预计一两年之类宏观经济将好转，央行超发货币，在通货膨胀预期下，股市可能在两三年内迎来新一轮涨势。

建议选民生银行，在网络上搜那些文字。

我说的是精华，你补充。

2. 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

3. 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。

(3)回归分析与股票投资扩展阅读

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。

4. 我想研究股票定价模型和价格之间的关系（回归分析，相关性之类），用什么软件好

你真的觉得电脑能做那些事情？那要人干什么？matlab可以帮你处理线性相关之类，可是其他的也差不了多少，计算的操作还是你自己来的。你可以把这些软件都下载安装，然后试试看你喜欢的界面——也许可以交叉使用呢——用其中一个优势算出来然后去其他软件里分析！

5. 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；

6. 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

7. 什么是财务报表分析与证券投资

《财务报表分析与证券投资》的出发点，即基于财务报表分析的股票价值评估与投资决策，把读者置身于证券分析师的角色以后，《财务报表分析与证券投资》的内容即围绕这个出发点展开。在这个出发点的框架下，财务报表分析的第一个核心问题是对企业未来盈利能力的预测。预测未来给本来“死板”的财务报表分析注入了新鲜的生命力。针对这个核心问题，《财务报表分析与证券投资》特别重视财务报表分析中两个比较重要的任务。第一，盈余操纵。准确的未来盈利预测必定是建立在准确的历史会计数据上的，而盈余操纵则导致作为预测基础的历史会计信息的可靠性下降，即历史信息没有真实反映企业过去的盈利能力。根据可靠性低的历史数据来预测未来必然造成较大的预测偏差。第二，会计数据特性。会计学研究已经发现会计数据有一些基本的时间序列特征。例如，企业的盈利能力（资产回报率、股东权益回报率等）具有均值回归的特征，即企业很难长期保持很高的盈利水平，竞争会导致高盈利企业向行业平均水平靠拢；同样，企业也不会长期处于很低的盈利水平，管理层更换、行业竞争减弱会提高这些企业的盈利水平。这些特征，如果没有在未来盈利预测中加以注意，也会影响预测的准确性。因此，《财务报表分析与证券投资》将以重大篇幅探讨盈余操纵和会计数据特性对盈余预测的影响，以及如何调整它们对历史会计数据的影响，以使未来盈利水平预测更准确。财务报表分析的第二个核心问题是如何将对未来盈余的预测转换为对企业价值的评估。价值评估的模型很多，《财务报表分析与证券投资》将对这些模型加以介绍。更重要的，《财务报表分析与证券投资》将分析、比较这些模型之间的优点和缺点，并进而分析、讨论如何根据被分析企业的具体情况选择合适的定价模型。所以，《财务报表分析与证券投资》的章节都是围绕企业未来盈余预测和根据预测进行价值评估展开的。在第一章中，《财务报表分析与证券投资》介绍证券市场的背景和财务会计的基本特点及其在证券市场中的作用。这一章的目的是增加读者对证券市场及会计信息的了解，提高读者对财务报表分析的兴趣，尤其是给财务报表分析赋予一个目的，即证券投资。