期货从业资格投资分析第六章知识点

1、如何理解相关关系?

相关关系是指变量之间的不确定的依存关系。它与通常的函数关系不同，函数关系是变量之间确定的依存关系，相关关系则不同，对应于:一个变量的某个数值，另一个变量可能有几个甚至许多个数值。在社会经济领域中，社会和经济变量受随机因素的影响很大，它们之间的关系主要表现为相关关系。

2、相关系数如何计算

相关系数是在直线相关的条件下，说明两个变量之间的相关关系密切程度的统计分析指标。若相关系数是根据总体全部数据计算的，称为总体相关系数，一般记为：若是根据样本数据计算的，则称为样本相关系数，一般记为r。样本相关系数的计算公式为：

　　3、如何理解一元线性回归分析?

一元线性回归的实质是找出与样本点拟合最佳的直线。一元线性回归分析是描述和评估给定变星与一个变量线性依存关系的方法。

4、一元线性回归最小二乘估计的表达式是什么?

5、一元线性回归模型的基本假设有哪些?

6、如何检验一元线性回归系数与方程的显著性?

9、如何理解多元线性分析?(略)

10、如何检验多元线性回归系数与方程的显著性?

答：单个系数显著性：T检验;方程显著性：F检验。

11、多元线性回归模型分析一般会遇到哪些问题?

答：多重共线性、自回归、异方差。

12、什么是异方差?如何处理异方差问题?

答：异方差，指方差项与解释变量相关，多见于截面数据。处理方法为加权最小二乘法或改变模型的数学形式(如将线性模型改为对数线性模型);

　　13、什么是自相关?如何处理自相关问题?

答：自相关，指模型的误差项之间存在相关性。处理方法为寻找遗漏的显著的解释变量、尝试其它函数形式、差分法、自回归法、移动平均法等。

14、自相关的来源有哪些?

答：自相关的来源包括：经济变量的惯性(如增长与衰退时期的持续性);回归模型的形式设定存在错误;回归模型遗漏重要解释变量(变量的影响在残差项中体现);对数据的加工处理导致。

15、自相关有什么影响?

答：自相关有可能使回归系数的标准差被显著低估。

16、什么是多重共线性?如何处理多重共线性?

答：多重共线性，指回归方程中两个或两个以上的自变量彼此相关的现象，多见于时间序列。处理方法为：剔除不重要变量、增加样本容量;回归系数的有偏估计等。

17、多重共线性的来源有哪些?

答：多重共线性的来源，通常是多个变量受到某种相同因素的影响，而存在共同的变化趋势。当模型中存在自变量的滞后项时也容易引起多重共线性。

18、如何使用多元线性回归模型进行预测?(略)

19、时间序列数据一般有哪几种类型?

时间序列分为随机性时间序列和非随机性时间序列。非随机性时间序列包括：平稳性时间序列、趋势性时间序列和季节性时间序列三种。不平稳的时间序列称为非平稳。金融市场研究中用到的日数据、周数据序列，一般是非平稳的，比如期货市场中日价格数据构成的时间序列基本土是非平稳的。

　　20、时间序列的平稳性检验方法有哪些?

检查序列平稳性的标准方法是单位根检验，常用的检验方法:简称DF检验法)、增广DF检验方法(简称ADF检验法)和Phillips一Perron检验方法(简称PP检验法)。

21、什么是变量间的因果关系?

因果关系：两变量间中一个变量的变动会引起另外一个变量随之变动的关系。

22、变量间的因果关系检验方法有哪些?

格兰杰因果检验方法

　　23、什么是变量间的长期均衡关系?

非平稳经济变量间的协整关系也称作变量间的长期均衡关系。经济中很多变量间存在长期稳定的均衡关系。

　　24、变量间的长期均衡关系常用检验方法是什么?

协整检验。