Apa jenis yang boleh digunakan oleh para pelabur jenis yang lebih biasa?

3 Tips Menghindari Investasi Bodong (November 2024)

3 Tips Menghindari Investasi Bodong (November 2024)
Apa jenis yang boleh digunakan oleh para pelabur jenis yang lebih biasa?

Isi kandungan:

Anonim
a:

Jenis regresi yang paling biasa yang boleh digunakan oleh pelabur adalah regresi linier dan regresi linier berganda. Regresi adalah teknik statistik untuk mengenal pasti hubungan antara pembolehubah. Pemboleh ubah yang kebanyakan pelabur bimbang adalah harga aset.

Regresi Linear

Regresi linear mengenal pasti hubungan antara variabel bebas dan pembolehubah yang bergantung. Pelabur mungkin mahu mengenal pasti hubungan antara dua aset. Sebagai contoh, pelabur mungkin ingin mencari hubungan antara perubahan harga dalam stok individu dan perubahan harga dalam indeks saham yang lebih besar. Dalam kes ini, indeks pasaran ialah pembolehubah bebas dan harga saham individu adalah pemboleh ubah bergantung. Analisis regresi menggubal hipotesis bahawa pergerakan dalam satu pemboleh ubah, stok bebas, bergantung pada pergerakan dalam indeks saham.

Analisis regresi mengenal pasti garis regresi linier antara pemboleh ubah menggunakan kaedah paling sesuai dengan kotak paling sesuai. Analisis regresi linier menunjukkan garis yang dihasilkan antara pemerhatian. Istilah kesilapan dari pengiraan menunjukkan sejauh mana pemerhatian adalah dari garisan untuk regresi linear.

Regresi Larian Berbanding

Regresi linier berganda model hubungan linear antara pemboleh ubah penjelasan dan pembolehubah tindak balas. Hubungan itu dimodelkan dengan menggunakan garis lurus yang hampir sama dengan pengamatan data. Pelabur mungkin ingin memodelkan harga sesuatu aset sebagai pembolehubah tindak balas berdasarkan mata data asas atau kuantitatif yang lain. Ini membolehkan pemodelan yang lebih kompleks berbanding regresi linear tunggal. Contohnya, pelabur cuba meramalkan harga stok minyak mungkin ingin mempertimbangkan kadar faedah semasa, kadar indeks dan harga minyak mentah hadapan dalam model.