什么是回归(regression)？

回归是金融、投资和其他学科中使用的一种统计方法，它试图确定一个因变量（通常用Y表示）和一系列其他变量（称为自变量）之间关系的强度和特征。

回归有助于投资和财务经理评估资产价值，了解变量之间的关系，例如商品价格和从事这些商品交易的企业的股票。

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回归

回归解释

回归的两种基本类型是简单线性回归和多元线性回归，尽管对于更复杂的数据和分析有非线性回归方法。简单线性回归使用一个自变量来解释或预测因变量Y的结果，而多元线性回归使用两个或更多自变量来预测结果。

回归可以帮助金融和投资专业人士以及其他行业的专业人士。回归还可以帮助根据天气、以前的销售额、GDP增长或其他类型的情况预测公司的销售额。资本资产定价模型（CAPM）是金融学中常用的一种回归模型，用于对资产进行定价和发现资本成本。

每种回归的一般形式是：

• 简单线性回归：Y=a+bX+u
• 多元线性回归：Y=a+b1X1+b2X2+b3X3+…+下一步+u

哪里：

• Y=您试图预测的变量（因变量）。
• X=用于预测Y的变量（自变量）。
• a=截距。
• b=坡度。
• u=回归残差。

回归有两种基本类型：简单线性回归和多元线性回归。

回归需要一组被认为是预测Y的随机变量，并试图找到它们之间的数学关系。这种关系通常是直线（线性回归）的形式，最接近所有单个数据点。在多元回归中，使用下标来区分独立变量。

关键要点

• 回归有助于投资和财务经理评估资产，了解变量之间的关系
• 回归可以帮助金融和投资专业人员以及其他企业的专业人员。 

如何使用回归分析的真实例子

回归通常用于确定有多少特定因素（如商品价格、利率、特定行业或部门）影响资产的价格变动。上述资本资产定价模型是基于回归的，它被用来预测股票的预期收益和产生资本成本。一只股票的回报率与一个更广泛的指数（如标准普尔500指数）的回报率进行回归，以生成特定股票的贝塔系数。

贝塔是股票相对于市场或指数的风险，在CAPM模型中反映为斜率。有关股票的回报率将是因变量Y，而自变量X将是市场风险溢价。

CAPM模型可以加入股票市值、估值比率和近期收益率等其他变量，以获得更好的收益估计。这些额外的因素被称为Fama-French因素，以那些开发多元线性回归模型以更好地解释资产回报的教授的名字命名。