如何用excel做回归分析

你可以查看相关性、拟合优度及其他统计指标,如R-squared(决定系数),它表示回归模型对观测数据的拟合程度;P值(显著性水平),它表示变量间关系的显著性。五、预测未来值利用回归模型,你可以预测未来的Y值。在Excel表格中添加一列作为新的自变量(X),然后使用回归模型计算相应的因变量(Y)值,从而预测未来的趋势。...

【华安金工】择时因子之争:宏观经济变量还是投资者情绪?

最后,作者对宏观经济变量和情绪变量之间的差异进行了分析。作者的经济周期分析揭示了宏观经济变量和情绪变量作为市场预测因子的互补表现。作者发现,在经济扩张期间,宏观经济变量比情绪变量更有效,而在经济衰退期间,尤其是在股市接近底部的晚期阶段,情绪变量的预测性能显著提高。作者的研究对那些希望通过战术调整投资组合敞口...

回归系数的显著性检验——t检验

????????回归系数的显著性检验就是检验解释变量对因变量的影响是否显著。????????首先,检验的假设是:????????????如果成立,则因变量与解释变量之间并没有真正的线性关系,即的变化对并没有显著的线性影响。否则,认为对有显著的线性影响。????????其次,计算检验统...

R教程:超详细的Cox回归操作步骤

Likelihoodratiotest(似然比检验)、Waldtest和Score(logrank)test评价Cox模型总体的显著性,如果这三种检验不显著,提示模型中纳入的协变量均缺乏预测结局事件发生的能力。在这个例子中,三者均显著。三连续变量转为二分类变量在进行Cox回归时,有时将连续变量转为分类变量可以得到临床意义更明确、更容易解读的结...

【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例

自相关是指回归模型的误差项之间存在相关性,这通常是由于时间序列数据中的遗漏变量、数据生成过程的动态性等原因引起的。自相关会影响回归系数的估计值和假设检验的准确性。可以使用统计检验(如Durbin-Watson检验)来检验残差之间是否存在自相关,并根据检验结果进行相应的处理。

自回归模型的优缺点及改进方向

l自回归模型的优势1.简单直观:AR模型的魅力在于其简洁明了的预测逻辑:仅依据时间序列以往的观测值来预测未来趋势,概念直观,易于理解和实施(www.e993.com)2024年11月24日。模型设定和参数估计相对直接,不需要复杂的外部变量输入。这一特性赋予了该模型高度的直观性与实践友好性。用户无需具备深奥的统计学知识,也能快速把握其核心理念并投入应用,...

环境效益信息披露完整度对绿色债券融资成本影响的实证研究

其他解释变量之间不存在高度相关(相关系数大于0.8)的情况,避免回归模型出现多重共线性问题。实证分析(一)假设1的实证检验在表3中,模型1不纳入控制变量,也不控制年份固定效应;模型2不纳入控制变量,但控制年份固定效应。结果显示,上述2个模型中,环境效益信息披露完整度与融资成本均在1%的显著性水平下系数显著为负...

用多因子策略构建强大的加密资产投资组合:因子有效性检验篇

二、T值检验(回归法)T值法同样检验本期因子值和下期收益率关系,但与ICIR法分析二者的相关性不同,t值法将下期收益率作为因变量Y,本期因子值作为自变量X,由Y对X回归,对回归出因子值的回归系数进行t检验,检验其是否显著异于0,即本期因子是否影响下期收益率。

11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

Ljung-Box测试检验残差的独立性3、自回归移动平均(ARMA)模型自回归移动平均(ARMA)模型结合了自回归(AR)和移动平均(MA)模型的特性,能够同时捕捉时间序列的自相关性和移动平均特性。数学表示ARMA(p,q)模型可以表示为:其中,X_t是t时刻的观测值,c是常数项,\phi_i是自回归系数,\theta_j是移动平均系数,\ep...

56位上市公司CFO离职!CFO变更,对财务报告影响几何?

表4报告了CMP估计方法的两阶段回归结果。在列(1)中,CFO在职时间与CFO变更在1%的水平上显著负相关,这与预期一致,表明CFO在职时间满足工具变量的相关性要求。在列(2)和列(5)中,CMP估计方法的内生性检验参数atanhrho_12分别在1%和5%的水平上显著为负,但在列(3)和列(4)中不显著,表明在列(2)和列(5)的回归...