中级经济师一元回归分析法

一元线性回归预测法的概念 一元线性回归预测法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法。 常用统计指标：平均数、增减量、平均增减量。 一元线性回归预测基本思想 确定直线的方法是最小二乘法 最小二乘法的基本思想：最有代表性的直线应该是直线到各点的距离最近。然后用这条直线进行预测。 一元线性回归预测模型的建立 1、选取一元线性回归模型的变量 ； 2、绘制计算表和拟合散点图 ； 3、计算变量间的回归系数及其相关的显著性 ； 4、回归分析结果的应用 。 模型的检验 1、经济意义检验：就是根据模型中各个参数的经济含义，分析各参数的值是否与分析对象的经济含义相符。 2、回归标准差检验 3、拟合优度检验 4、回归系数的显著性检验 利用回归预测模型进行预测 可以分为：点预测和置信区间预测法 1、点预测法：将自变量取值带入回归预测模型求出因变量的预测值。 2、置信区间预测法：估计一个范围，并确定该范围出现的概率。置信区间的大小的影响的因素：a、因变量估计值；b、回归标准差；C、概率度t。

回归分析法ab计算公式是y=a+bx+ε。y：因变量，即套期工具的公允价值变动；x：自变量，即被套期风险引起的被套期项目价值变动；a：y轴上的截距；b：回归直线的斜率，反映套期工具价值变动／被套期项目价值变动的比率；ε：均值为零的随机变量，服从正态分布。回归分析：研究变量之间相互关系的具体形式，对具有相关关系的变量之间的数量联系进行测定，确定一个相关的数学方程式，根据这个数学方程式可以从已知量来推测未知量，从而为估算和预测提供了一个重要方法。分类：1、根据因变量和自变量的个数来分类：一元回归分析和多元回归分析；2、根据因变量和自变量的函数表达式来分类：线性回归分析和非线性回归分析。