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逐步回归分析法是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行检验，并对已经选入的解释变量逐个进行检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量的方法。逐步回归分析是多元回归分析中的一种方法。回归分析是用于研究多个变量之间相互依赖的关系，而逐步回归分析往往用于建立最优或合适的回归模型，从而更加深入地研究变量之间的依赖关系。目前，逐步回归分析被广泛应用于各个学科领域，如医学、气象学、人文科学、经济学等。拓展资料：逐步回归分析结果解读逐步回归模型的基本原理是，把逐步回归分析每个解释变量依次引入模型进行F检验，同时对已引入的解释变量逐个进行T检验。当引入新的解释变量而造成原解释变量与被解释变量的相关性不再显著时，将不显著的解释变量剔除。依次类推，逐步回归分析保证在每次引入新的解释变量之前回归方程中只包含显著的变量，直到没有更显著的解释变量加入回归方程，也没有次显著的解释变量被剔除。此时，所得到的回归方程是显著性最优的解释变量组合，这样既完成了解释变量间显著性的对比，同时又能解决多重共线性问题。对上述模型与数据进行逐步回归。金融指货币的发行、流通和回笼，贷款的发放和收回，存款的存入和提取，汇兑的往来等经济活动。金融的本质是价值流通。金融产品的种类有很多，其中主要包括银行、证券、保险、信托等。金融所涉及的学术领域很广，其中主要包括：会计、财务、投资学、银行学、证券学、保险学、信托学等等。金融期货是期货交易的一种。期货交易是指交易双方在集中的交易市场以公开竞价的方式所进行的标准化期货合约的交易。而期货合约是期货交易的买卖对象或标的物，是由期货交易所统一制定的，规定了某一特定的时间和地点交割一定数量和质量商品的标准化合约。金融期货合约的基础工具是各种金融工具（或金融变量），如外汇、债券、股票、价格指数等。换言之，金融期货是以金融工具（或金融变量）为基础工具的期货交易。
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直线回归是用直线回归方程表示两个数量变量间依存关系的统计分析方法,属双变量分析的范畴. 1. 直线回归方程的求法 （1）回归方程的概念: 直线回归方程的一般形式是?（音y hat）=a+bx,其中x为自变量,一般为资料中能精确测定和控制的量,Y为应变量,指在x规定范围内随机变化的量.a为截距,是回归直线与纵轴的交点,b为斜率,意为x每改变一个单位时,?的变化量. (2)直线回归方程的求法 确定直线回归方程利用的是最小二乘法原理,基本步骤为： 1）先求 b,基本公式为b=lxy/lxx=SSxy/SSxx ,其中lxy为X,Y的离均差积和,lxx为X的离均差平方和； 2）再求a,根据回归方程 a等于Y的均值减去x均值与b乘积的差值. (3)回归方程的图示: 根据回归方程,在坐标轴上任意取相距较远的两点,连接上述两点就可得到回归方程的图示.应注意的是,连出的回归直线不应超过x的实测值范围. 2. 回归关系的检验 回归关系的检验又称回归方程的检验,其目的是检验求得的回归方程在总体中是否成立,即是否样本代表的总体也有直线回归关系.方法有以下两种： (1)方差分析 其基本思想是将总变异分解为SS回归和SS剩余,然后利用F检验来判断回归方程是否成立. (2)t检验 其基本思想是利用样本回归系数b与总体均数回归系数?进行比较来判断回归方程是否成立,实际应用中因为回归系数b的检验过程较为复杂,而相关系数r的检验过程简单并与之等价,故一般用相关系数r的检验来代替回归系数b的检验. 3. 直线回归方程的应用 (1)描述两变量之间的依存关系； 利用直线回归方程即可定量描述两个变量间依存的数量关系 (2)利用回归方程进行预测； 把预报因子（即自变量x）代入回归方程对预报量（即因变量Y）进行估计,即可得到个体Y值的容许区间. (3)利用回归方程进行统计控制 规定Y值的变化,通过控制x的范围来实现统计控制的目标.如已经得到了空气中NO2的浓度和汽车流量间的回归方程,即可通过控制汽车流量来控制空气中NO2的浓度. 4. 应用直线回归的注意事项 (1)做回归分析要有实际意义； (2)回归分析前,最好先作出散点图； (3)回归直线不要外延.
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会有多重共线性问题（Multicollinearity), 即C、I、G、NX之间的关系可能导致相应的系数不是BLUE（Best Linear Unbiased Estimator)
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