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1、多元線性回歸模型簡單應用摘要近十幾年，隨著中國股票市場的完善和中國經(jīng)濟的快速發(fā)展，成為股民的人數(shù)越來越多，股市的漲跌成為股民日思夜想的問題。所以本文基于多元線性回歸模型研究了科華生物前一天收盤價、當天RSI60指標值、當天KDJ的J值、5日均價以及當日成交量對第二天開盤價的影響，發(fā)現(xiàn)第二天的開盤價與當天成交量、KDJ的J值有較強的線性相關性，得出了第二天開盤價與前一天成交量、J值的回歸模型。利用此模型可以做第二天開盤價的點預測和區(qū)間預測。關鍵詞多元線性回歸預測ExcelR軟件中圖分類號：0212文獻標識碼：A1引言多元線性回歸模型是由一組獨立解釋變量值預測一個或多個被解釋變量值的
2、一種統(tǒng)計工具。他也用于評估解釋變量對被解釋變量的影響。例如。產(chǎn)出往往受到各種要素一一資本、勞動、技術等影響；家庭消費支出，除了受家庭可支配收入的影響外，還受諸如家庭所有的財富、物價水平、金融機構存款利息等多種因素的影響；銷售額往往受到價格和公司對廣告費的投入的影響，等等。多元線性回歸模型的應用非常廣泛，本文將此模型應用于科華生物開盤價的預測，得如果我們隨機抽取了一個容量為的樣本，其觀測值為(,,,…，力=1,2,…則有：二+++???+,=1,2,…。2.2多元線性回歸模型的預測功能2.2.1點預測假設有觀察值二(1,,,???,),那么得到被解釋變量的一個點估計：02.2.2區(qū)
3、間預測(1)總體均值E(
4、)的區(qū)間預測如果取顯著水平為，則根據(jù)分布和區(qū)間分布估計理論得到總體均值E(
5、)的區(qū)間估計為：(2)總體個別值的區(qū)間預測在顯著性水平為，則根據(jù)分布和區(qū)間分布估計理論得到總體個別值的區(qū)間估計為：3基于技術指標的股票價格回歸預測模型3.1股票的技術指標通過考慮股票市場行為的各個方面，而給出的一個體現(xiàn)股票市場的某個方面內(nèi)在的實質的數(shù)字，這個數(shù)字就叫做技術指標值。本文中用到的一些技術指標分別為：相對強弱指標RSI、隨機指標KDJ、當日成交量、5日均價。3.2回歸預測模型及分析本文選取了2012年6月1日到2012年7月4日，共23個交易日的深證成指數(shù)據(jù)，來進行建模
6、。科華生物的所有數(shù)據(jù)通過通達信軟件提取得到。此處沒將數(shù)據(jù)一一列出。用Excel給出的相關系數(shù)可以看出，收盤價、RSI6日指標、KDJ中J值、成交量、5日均均與第二天開盤價都有較強的相關性，回歸模型為：二++++++。采用Excel對如上數(shù)據(jù)分析，得到如下多元線性回歸模型：二。5.9888+0.1932+0.0173-0.0011+0.0354+0.1818。3.3模型檢驗3.3.1R2檢驗根據(jù)Excel計算給出R2二0.9442,二0.9278都比較接近1,說明，，，，與Y的相關程度較高。3.3.2多元線性回歸方程線性檢驗(F檢驗)給出F二57.5147,取=0.05,查表得F1
7、-0.05(5,17)=2.18,F>F0.95(5,17),,,,,與Y之間的回歸效果顯著。3.3.3參數(shù)顯著性檢驗(t檢驗)給出了回歸系數(shù)的估計值及其標準誤差、t檢驗值和回歸系數(shù)估計區(qū)間的上下限。由于各回歸系數(shù)的t檢驗值分別為tl二0.4475,t2二1.5068,t3=l.3203,t4二2.547,t5二0.6767給定的水平a=0.05,查表得11-0.05/2(17)二2.1098?？煽闯鰐4>tl-0.05/2(17),titl-0.05(19)。所以上述模型符合以上三條檢驗。4預測現(xiàn)在科華生物的K線圖中隨機挑取一天，這一天的成交量為3.563萬手，J值為42.39
8、o即預測第二天開盤指標值的解釋變量矩陣為：XO=[142.393.563],則預測值為：。因為標準差S=0.0624,樣本個數(shù)=23,解釋變量的個數(shù)=2,則在顯著性水平=0.05下，第二天的開盤指標值的預測區(qū)間為：。所以，在當天成交量為3.563萬手，J為42.39,顯著性水平的情況下，第二天看盤指標值在10.67到10.41之間,而第二天的開盤價為10.66,在預測區(qū)間之內(nèi)。參考文獻[1]王松桂，史建紅等.線性模型引論[M].北京：科學出版社，2004.[2]楊金等.從零開始學炒股[M].北京：機械工業(yè)出版社，2010.[3]龔江，石培春等.巧用EXCEL解決多元非線性回歸問題
9、[J]?農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡信息.2011(1).[4]薛毅，陳立萍.統(tǒng)計模型與R軟件[M].北京：清華大學出版社，2006.
