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股票价格线性回归分析

说到股票价格线性回归,最近很多的朋友在向我咨询这方面的内容。接下来小编通过编写MATLAB程序,用2011年242个交易日的数据,对“中国银行”股票价格进行岭回归分析。

在计算股票收益率时,人们往往运用收盘价计算股票的收益率,而忽略当日股价变化情况。如果在每日闭市之前,能观察出今日的开盘价、最高价、最低价,就可准确预测出今日的收盘价

模型建立。

首先,建立回归方程。Y(i,1)=b(1,1)+b(2,1)*x(i,1)+b(3,1)*x(i,2)+ b(4,1)*x(i,3),其中Y(i,1)代表日收盘价,x(i,1)代表日最高价,x(i,2)代表日最低价,x(i,3)代表日最高价。经过回归得到线性方程Y(i,1)=0.0023-0.5253*x(i,1)+ 0.7818* x(i,2)+ 0.7433*x(i,3)。回归得到的R方为0.9969,F值为25349。因此,可以初步判断上述回归方程成立。但由于自变量间可能存在严重共线性,需要对其共线性进行分析。

其次,对自变量进行标准化处理。令z(i,j)=(x(I,j)-)/,为自变量的样本均值。得到的z矩阵,为标准化的自变量。对z进行线性回归Y(i,1)=bb(1,1)+bb(2,1)* z(i,1)+bb(3,1)*z(i,2)+bb(4,1)*z(i,3),得到回归方程为Y(i,1)=3.7256-2.9928*z(i,1)+ 4.506* z(i,2)+4.1702*z(i,3)。最后,观察方差膨胀系数。由于方差的膨胀系数VIF为inv(z’z)主对角线上的数,可观察到VIF1=237.8;VIF2=162.17; VIF3=153.03,本模型存在严重的多重共线性。

岭回归分析

岭回归法是A.E.Horel在1962年提出的一种能诊断和处理多重共线性的方法。在多重共线性非常严重的情况下,两个共线变量的系数之间的二维联合分布是山岭状曲面,曲面上的每个点均对应一个残差平方和,点的位置越高,相应的残差平方和越小。构造岭估计,估计参数bl=inv(z’z+ kI)*z’Y,其中k为岭回归参数。当k=0时,估计参数就是普通最小二乘估计。当k增加时,所有的参数估计的绝对值都不断变小,对参数估计的偏差越大。但随k增加,矩阵inv(z’z+kI)主对角元素Cii(k)将不断减少,即回归系数的误差平方和将下降,岭估计的方差膨胀系数会随k的增加而减少。所以在k取适当的值时,用岭回归估计出的参数比用最小二乘法估计的参数更稳定。一般而言,k的取值范围为(0,0.5),在这个区间内,岭回归的方差膨胀系数Cii(k)≤10,说明共线性很小。

本文用MATLAB选取k范围为[0.01,0.02]。利用膨胀系数C=inv(z'z+k*I(3))*z'z*inv(z'z+k*I(3)),选择出使C≤10的k。当k取[0.013,0.02]时,方差膨胀系数都小于10,特别当k等于0.02时,方差膨胀因子最小(见表一)。绘制岭迹图k取0.02时,参数的估计值趋于稳定。自变量最高价的估计参数也改变了符号,其对日收盘价的影响从负效应变为正效应,这也符合经济逻辑。据此,可以建立岭回归估计方程为Y(i,1)=3.7256+1.2812*z(i,1)+2.1984* z(i,2)+ 2.1636*z(i,3),把标准化后的自变量经过还原后,回归方程为Y(i,1)= -3.6616+0.2249*x(i,1)+ 0.3815* x(i,2)+ 0.3857*x(i,3),此时R方为0.9807,F值为4024.7,经过岭估计的回归拟合成立,且消除共线性的影响。

以上小编运用岭回归的方法解决了多重共线性的影响,得到了中国银行股票日收盘价与开盘价、最高价、最低价的回归方程。bb(i,1)=0.2249,表示每增加一个单位的开盘价,会使当日收盘价增加0.2249个单位;bb(i,2)=0.3815,表示每增加一个单位的最高价,会使当日收盘价增加0.3815个单位;bb(i,3)=0.3857,表示每增加一个单位的最低价,会使当日收盘价增加0.3857个单位。这说明已知股票的开盘价、最高价、最低价,有利于估测该股票的收盘价。

通过小编以上的介绍,相信大家对股票价格线性回归都有一定的认识了吧,关于股市的更多知识,如果您想了解更多关于股票的奥秘,请持续关注股票投资

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