期货从业资格

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第六章 统计分析

第一节统计分析对金融投资分析的意义

一、统计分析对国际分析对融投资的重要性

统计学、经济理论、数学

二、统计分析在期货价格分析中的应用

1、德尔菲法：一种介于定性和定量之间的分析方法

2、回归分析方法：确定变量间相互作用与影响的建模方法，最为广泛的、基础的分析方法。

3、时间序列分析方法：随机性、非随机性时间序列（平稳性、趋势性、季节性时间序列）

第二节一元线性回归分析

一、相关关系

1、相关关系的概念：指变量之间的不确定的依存关系

2、散点图：常见的相关关系表现形态有四种线性相关、非线性相关、完全相关与不相关。

3、相关系数的计算：高度相关>0.8、0.5<中度相关<0.8、0.3<低度相关<0.5

二、一元线性回归分析

三、一元线性回归方程的估计

四、一元线性回归方程的显着性检验

1、回归系数的显着性检验

2、判定系数

五、利用回归方程进行估计和预测

1、点预测

2、区间预测

第三节多元线性回归

一、多元线性回归模型简介

二、多元线性回归方程估计

三、回归方程的拟合优度：

(1)用于描述回归方程对样本观测值的拟合程度

(2) R2的取值在【0，1】区间内，R2越接近1，表明回归拟合效果越好；越接近0，效果越差。

四、显着性检验

1、回归方程显着性检验-F检验：t分布用来检验单个回归系数的显着性，而F分布就用来检验整个回归方程的显着性。

2、回归系数的显着性检验与推断

(1)回归系数的显着性检验-T检验

(2)回归系数置信区间

五、利用回归方程进行估计与预测：

同样可以利用给定的自变量，求出因变量均值的置信区间及个别值的预测区间。

六、回归分析中出现的常见问题及处理方法

1、多重共线性

(1)多重共线性及其影响：当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性。

(2)多重共线性的判别：有方差扩大因子法、特征根分析法。

(3)多重共线性问题的处理：简单常用剔除变量法。

2、自相关与异方差问题

(1)自相关问题及处理：自相关是指模型的误差项间存在相关性。

*自相关的来源与后果：经济变量的惯性、模型设定存在错误、漏掉了重要解释变量、数据加工误差

*用DW统计量衡量自相关：德宾-沃森统计量

(2)异方差性问题及处理：导致随机误差项产生不同的方差

*加权最小二乘法

*改变模型的数学形式

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