【华安证券·金融工程】专题报告:如何通过技术指标预测市场波动性

作者给出了斜率系数(β)和相对于基准自回归(AR(12))模型的对数实际波动性R??的百分比提高。对于13个宏观经济变量中的5个(包括DP、DY、NTIS、DFR和SMB),在10%的显著性水平下拒绝了无预测能力的原假设。将这些变量纳入预测回归后的R??增加,始终高于其他宏观经济变量。对于技术指标,四个反映杠杆效应(LV)的变量...

手把手R教程:建立非线性回归预测模型

(2)回归方程的系数和统计学检验结果;(3)模型的拟合情况。其中Residualstandarderror为残差标准误,是模型用自变量预测因变量的平均误差,该值越小说明模型拟合越好;AdjustedR-squared为调整R2,可理解为模型对数据集的解释程度,该值越大模型拟合程度越好。本研究中线性回归模型的残差标准误的值为159.8;调整R2为0.5902。

数据代码分享|R语言回归分析:体脂数据、公交绿色出行与全球变暖2...

由于P<0.05,于是在α=0.05水平下,本例的回归系数有统计学意义,污染严重、有效减排、收费时段、个人影响和有效治堵和支持程度存在回归关系。回归结果置信区间与预测区间:置信区间是给定自变量值后,由回归方程得到的的预测值(实际上是的平均值)的置信区间;预测区间是实际值的置信区间,在这里称为预测区间。残差分...

第二十一讲 | 多元线性回归分析(超级详细)

第一,呈现的是R方结果和残差独立性检验(德宾沃森检验):模型摘要是判断两者之间线性关系的重要指标,也反映了回归的拟合程度。①一般情况下,R??看的是“调整R??”,该值相对不受自变量个数的影响,结果更为可靠。本例包括多个自变量,建议报告调整R??=0.487。表明“所有自变量”解释“训练比赛满意感”的48.7%...

7种回归分析方法,你用哪一种?

我们可以使用R-square指标来评估模型性能。想了解这些指标的详细信息,可以阅读:模型性能指标Part1,Part2.要点:1.自变量与因变量之间必须有线性关系2.多元回归存在多重共线性,自相关性和异方差性。3.线性回归对异常值非常敏感。它会严重影响回归线,最终影响预测值。

让气候研究摘得诺奖的物理基础,中国物理学家有杰出贡献

随后,经过M.R.Allen等人[37]的进一步完善,从广义多元回归的角度对这一方法进行理解和重新表述,“最优指纹法”逐渐被人们重视,并发展成为目前评价人类活动对气候影响的理论基础(www.e993.com)2024年12月20日。下面我们简略地介绍“最优指纹法”的具体内容。如上文提到的,量化人类活动影响这一问题的核心在于如何从已有的观测数据中将人类活动(...

广义估计方程(GEE):如何用Stata、SAS和R实现?

广义估计方程的概念1986年,Zeger和Liang在《Biometrics》上发表了题为《LongitudinalDataAnalysisforDiscreteandContinuousOutcomes》的文章,提出了一种新的参数回归分析方法,即广义估计方程(generalizedestimatingequations,GEEs)。GEEs是在广义线性模型(generalizedlinearmodels,GLM)的基础上发展而来,通过作业...

7种回归分析方法,数据分析师必须掌握!

对于一个回归方程,如果自变量的指数大于1,那么它就是多项式回归方程。如下方程所示:y=a+b*x^2在这种回归技术中,最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。重点:虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多项式并得到较低的错误,但这可能会导致过拟合。你需要经常画出关系图来查看拟合情况,并且专注于保证...

国工数据大脑之多元线性回归在化学研发中预测的应用

最终的多元线性回归方程为:Y=0.002+1.1295X1-1.3344X2-0.8424X3-0.395X4此方程的意义是:在假定其它自变量不变的情况下,原料A的SM(X1)每增长1g,原料剩余就增长1.1295g;在假定其它自变量不变的情况下,原料B的硝酸(X2)每增长1g,原料剩余就减少1.3344g;在假定其它自变量不变的情况下,温度(X3)每提高1摄氏度...

控不住的人口:从国际经验看北京上海等超大城市人口发展趋势

高德地图发布的《2017年度中国主要城市交通分析报告》显示,100城的高峰拥堵延时指数与城区人口规模的相关系数为0.45,线性回归方程的R方为0.2。具体来看,在拥堵指数上,北京、上海的高峰拥堵延时指数虽然位居前列,但仍有济南、哈尔滨、呼和浩特等城市更为拥堵,深圳市的拥堵排名更是低至37名、武汉、杭州分别位居第47、48...