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回帰は何ですか?

回帰は、一個の依存(通常Yで示す)変数及び(独立変数としても知られている)他の変更変数の一連の間の関係の強さを決定しようとする金融、投資、およびその他の分野で使用される統計的測定値です。

回帰は、資産の価値と、そのような商品価格と、それらの商品を扱う企業の株式などの変数間の関係を理解するために、投資や財務管理者を支援します。

1時21分 回帰

回帰を説明しました

より複雑なデータと分析のための非線形回帰法があるが、回帰の2つの基本タイプは、線形回帰および多重線形回帰しています。重回帰の結果を予測するために2つ以上の独立変数を使用しながら、線形回帰は、従属変数Yの結果を説明したり予測することが一つの独立変数を使用しています。

回帰は、他の企業の専門家だけでなく、金融や投資の専門家を助けることができます。回帰はまた、天候、以前の販売、GDP成長率、または条件の他のタイプに基づいて、会社の売上を予測することができます。資本資産価格モデル(CAPM)は、資産の価格と資本コストを発見するための資金で頻繁に使用される回帰モデルです。

回帰の各タイプの一般的な形態です。

線形回帰:Yは+ bXと+ uMultiple回帰を=:Y = A + b1X1 + b2X2 + b3X3 + ... + btXt + U

どこ:

Yは、あなたが予測しようとしている変数(従属変数).X =あなたはY(独立変数).A = intercept.b = slope.u =残留回帰を予測するために使用している変数を=。

線形回帰および多重線形回帰:回帰の2つの基本タイプがあります。 回帰は、Yを予測していると考え確率変数のグループを取り、そしてそれらの間の数学的関係を見つけようとします。この関係は、最高のすべての個々のデータポイントを近似直線(線形回帰)の形態であるのが典型的です。重回帰では、別の変数は添字と数字を使用することによって区別されます。

重要ポイント

回帰は、資産を評価し、他の企業に金融や投資の専門家だけでなく、専門家を助けることができるvariablesRegression間の関係を理解するための投資と財務管理者を支援します。回帰分析がどのように使われるかの###実世界の例

回帰は、多くの場合、このような商品、金利、特定の業種、またはセクタの価格など多くの固有の要因は、資産の価格の動きにどのように影響するかを決定するために使用されます。前述のCAPM回帰に基づいており、株式の期待リターンを投影すると、資本コストを生成するために利用されます。株式のリターンは、特定の株式ベータを生成するために、このようなS&P 500として広いインデックスのリターン、に対して回帰されます。

ベータ版は、市場やインデックスに関連した株式のリスクであるとCAPMモデルの傾きとして反映されています。独立変数Xは、市場のリスクプレミアムになりながら、当該株式の期待リターンは、従属変数Yになります。

追加の当該株式の時価総額などの変数、評価の比率、および最近のリターンは、リターンのためのより良い推定値を得るために、CAPMモデルに追加することができます。これらの追加の要因は、より良い資産収益を説明するために、複数の線形回帰モデルを開発した教授にちなんで名付けられファーマ・フランスの要因として知られています。