66问答网
所有问题
当前搜索:
风险回归分析
风险
敞口的概念?
视频时间 01:11
高级统计
分析
有哪些
答:
3.主成分分析 主成分分析是一种将多个相关变量压缩为几个较少的无关变量的统计方法。主成分分析可以帮助我们解释数据之间的关系和联系,提取数据的主要信息,并简化数据分析的过程。主成分分析应用广泛于信用
风险
评估、资产评估、基金分析等领域。4.线性
回归分析
线性回归分析是一种通过变量之间的线性关系来...
金属矿产品市场
风险
预测模型
答:
目前,基于GARCH族模型对金融市场
风险
价值(VaR)的研究已经非常丰富。例如,龚锐、陈仲常等(2005);陈守点、俞世典(2007);金秀、许宏宇(2007);丁元子(2009)等。 广义自
回归
条件异方差模型(GARCH 模型)对各指数的波动性进行
分析
。具体建模步骤如下:①对收益率序列进行平稳性和自相关性检验;②根据相关系数和Q 统计量...
高级统计
分析
有哪些方法技术?
答:
3.主成分分析 主成分分析是一种将多个相关变量压缩为几个较少的无关变量的统计方法。主成分分析可以帮助我们解释数据之间的关系和联系,提取数据的主要信息,并简化数据分析的过程。主成分分析应用广泛于信用
风险
评估、资产评估、基金分析等领域。4.线性
回归分析
线性回归分析是一种通过变量之间的线性关系来...
对于同一组资料,相关系数r越大,
回归
系数b也越大吗,为什么呢?
答:
r的大小反映了这组资料各变量的“相关性”——绝对值越大越相关,越小越无关。回归方程是根据样本资料通过
回归分析
所得到的反映一个变量(因变量)对另一个或一组变量(自变量)的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多,可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b,从而得到回归直线方程。
期权
回归
模型是什么
答:
期权回归模型(Option Pricing Regression Model)是一种金融衍生品定价方法,用于估计期权的理论价格。该模型基于线性
回归分析
,通过对期权价格和相关因素之间的历史数据进行拟合来预测未来期权价格。在期权回归模型中,通常将股票价格、无
风险
利率、行使价格、到期时间等因素作为自变量,并以已知的市场上某个时点...
高级统计
分析
有哪些
答:
3.主成分分析 主成分分析是一种将多个相关变量压缩为几个较少的无关变量的统计方法。主成分分析可以帮助我们解释数据之间的关系和联系,提取数据的主要信息,并简化数据分析的过程。主成分分析应用广泛于信用
风险
评估、资产评估、基金分析等领域。4.线性
回归分析
线性回归分析是一种通过变量之间的线性关系来...
高级统计
分析
有哪些?
答:
3.主成分分析 主成分分析是一种将多个相关变量压缩为几个较少的无关变量的统计方法。主成分分析可以帮助我们解释数据之间的关系和联系,提取数据的主要信息,并简化数据分析的过程。主成分分析应用广泛于信用
风险
评估、资产评估、基金分析等领域。4.线性
回归分析
线性回归分析是一种通过变量之间的线性关系来...
spss系统工程运用
回归分析
法论文的范文
答:
从中我选取了10个主要因素的(1951年至2000年)数据运用SPSS的逐步
回归
法
分析
和研究它们对上海银行存款的影响程度。这10个因素分别是全市居民储蓄(亿元)、从业人数(万人)、全市居民消费水平(元/人)、全市银行贷款(亿元)、全社会固定资产投资总额(亿元)、职工工资总额(亿元)、职工劳保福利费用(万元)、社会消费品零售...
高级统计
分析
有哪些?
答:
3.主成分分析 主成分分析是一种将多个相关变量压缩为几个较少的无关变量的统计方法。主成分分析可以帮助我们解释数据之间的关系和联系,提取数据的主要信息,并简化数据分析的过程。主成分分析应用广泛于信用
风险
评估、资产评估、基金分析等领域。4.线性
回归分析
线性回归分析是一种通过变量之间的线性关系来...
棣栭〉
<涓婁竴椤
6
7
8
9
11
12
13
14
10
15
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜