a : 회귀 분석은 변수 간의 관계를 식별하는 통계 기법입니다. 대부분의 투자자들이 고려해야 할 변수는 자산 가격입니다.

선형 회귀 분석

선형 회귀 분석은 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 나타냅니다. 투자자는 두 자산 간의 관계를 파악하기를 원할 수 있습니다. 예를 들어, 투자자는 개별 주식의 가격 변동과 더 큰 주식 인덱스의 가격 변동 간의 관계를 찾고 싶어 할 수 있습니다. 이 경우 시장 지수는 독립 변수이고 개별 주가는 종속 변수입니다. 회귀 분석은 하나의 변수 인 독립 주식의 움직임이 주가 지수의 움직임에 의존한다는 가설을 공식화합니다.

회귀 분석은 최적 적합 최소 자승법을 사용하여 변수 간의 선형 회귀선을 식별합니다. 선형 회귀 분석은 관측치 사이에 그려진 선을 보여줍니다. 계산의 오류 항은 선형 회귀에 대한 관측치가 얼마나 멀리 떨어져 있는지 보여줍니다.

다중 선형 회귀 분석 다중 선형 회귀 분석은 여러 설명 변수와 응답 변수 간의 선형 관계를 모델링합니다. 관계는 데이터 관측에 가장 적합한 근사 직선을 사용하여 모델링됩니다. 투자자는 자산의 가격을 다른 기본 또는 양적 데이터 포인트를 기반으로 응답 변수로 모델링 할 수 있습니다. 이것은 더 복잡한 모델링 대 단일 선형 회귀를 허용합니다. 예를 들어, 석유 재고 가격을 예측하려고하는 투자자는 모형에서 원유 선물의 유가 이자율, 지수 및 가격을 고려할 수 있습니다.