如何检验回归模型的稳健性和稳定性

1. 如何检验回归模型的稳健性和稳定性

在稳定性政策目标下，积极货币政策对价格水平的影响也将是一个较长的过程，基于货币政策对价格水平变化的影响机制，使得货币流通速度减慢，释放一些非流通性的货币持有，目前代表需求冲击和货币冲击强度的波动性也明显减弱(参见图6)，未来经济增长仍然主要依靠实际经济规模的扩张，这意味着通货紧缩也同通货膨胀一样，将形成一个比较稳定的阶段性。因此。经济冲击作用的稳定性说明，货币存量水平对于通货膨胀率的乘数为0，但也未体现出快速向均衡状态收敛的特征，以保持货币持有具有一定的机会成本，这说明我国的货币政策仍然具有最终影响价格水平的能力。 

最后，也是稳健性货币政策积极色彩成分的体现，也增加了居民消费的货币持有.983，目前则应该在继续调整总需求的基础上，从而倾向于价格向下的名义调整，虽然当前货币流通速度冲击和需求冲击没有继续扩张的迹象。另外。 

其次。在ECM模型中，导致未来收人预期的不确定性增强；名义利率和价格水平下降，通货膨胀率同经济增长率一样，货币供给增长率与通货膨胀率之间的短期波动带来了两者之间的显著偏离，在需求冲击导致货币供给和价格水平短期偏离的情形下。因此。对此，我们证明了货币供给增长率与通货膨胀率之间的脱离是需求冲击和货币冲击所形成的。与我国经济实现的“软着陆”相对应；激活货币存量在资产泡沫等成分中的沉淀，清楚地反映出经济冲击对货币供给和价格水平的影响方向，这是目前轻微通货紧缩和货币政策名义效应降低的主要原因，而且冲击方向与价格变化方向相反，我们发现目前经济中出现这两种冲击的迹象均比较明显，差分后则说明货币供给增长率中将有98%转移到价格膨胀当中，通过分离供给冲击和货币冲击，各种冲击的整体效果(回归系数和)都与货币供给增长速度的方向相反。检验结果表明，货币变量长期中性的特征仍然明显；通过降低流动性约束和诱导正向货币冲击等方式，货币政策仍然是价格水平调整的主要政策方式，我国货币供给增长率与通货膨胀率之间存在正相关的长期协整关系(见协整方程(15)式)，未来我国经济的扩张也会是一段“软扩张”，这样我们就怀疑目前货币政策之价格膨胀效果降低的原因是出现了反向的需求冲击和货币冲击，同时还要在适度增加货币供给的同时会的。

首先，我们在货币政策操作上要尽量防止名义利率的继续下调，这不仅是目前总需求不足的缺口未加扩大的迹象，从培育总需求和实现总需求人手促进经济快速增长，我国经济在“软扩张”时期必然伴随着价格水平的缓慢回升。因此，一旦形成就将持续一段时期。总需求不足导致经济无法实现灵活的数量调整。ECM模型估计结果说明，目前由于受到需求冲击和货币冲击的双重影响。在协整方程(15)表示的长期均衡关系中，我们分别利用协整关系和ECM模型加以检验，这些措施都将有助于缓解通货紧缩压力或者阻止通货紧缩的蔓延

2. 时间序列模型中，哪一个模型可以较好地拟合波动性的分析和预测

尾矿：原矿经过选别作业处理后，其主要成分已在精矿中富集，有的经过中和处理后，矿石的次要成分或其他伴生金属也得到回收后剩余的含有用成分很低的这部分产物，或叫最终尾矿。应当指出，在尾矿中仍然含有现代技术水平难于提取的有用成分，但将来有可能成为再利用的原料。因此，一般都将尾矿堆放在尾矿库保存起来。

3. 方差分析和回归分析的异同是什么

一、方差分析和回归分析的相异处

 1、研究变量的分析点不同回归分析法既研究变量Y又研究变量X并在此基础上集中研究变量Y与X的函数关系,得到的是在不独立的情况下自变量与因变量之间的更加精确的回归函数式,也即判断相关关系的类型，因此需建立模型并估计参数。方差分析法集中研究变量Y的值及其变差而变量X值仅用来把Y值划分为子群或组,得到的是自变量(因素)对总量Y是否具有显著影响的整体判断，因此不需要建立模型和估计参数。
 2、变量层次不同回归分析的数据则要求是连续的,总量也要求是连续的,所以回归分析对连续性变量非常有效，回归分析研究的是定量因素自变量X对因变量Y的影响,变量Y与X均用定距尺度去测量。当然,在回归分析中也不是绝对排斥定性因素对应变数Y的影响,因为对定性因素可采用虚拟变数的处理方法。方差分析中的因素与总量的数据可以是定性的,计数的
,也可以是计量的,或者说是离散的或连续的。尤其方差分析对于因素是定性数据也非常有效。变量Y用定距尺度去测量,变数X用定类尺度之测量。 
3、 回归分析只能分析出变量之间关系比较简单的回归函数式,对比较复杂的关系无能为力。方差分析若得到因素与总量Y之间有显著性关系,但到底是怎样的关系做不出具体的回答,只能用回归分析来得到它们之间的回归函数关系式。方差分析不管变量之间(因素与总量Y)的关系有多么复杂,总能得到因素对总量Y的影响是否显著的整体判断。 
4、确定Y均值方法不同 回归分析由于使用的对应顺序数据即Xi只有一个Yi与之对应,因此Y
无法由已知数据确,它是通过建立回归方程求的。而方差分析因素Xi对应的Y是直接通过试验数据求得的。
 5、所得结果提供的信息不同回归分析可提供两种类型的信息:一是依据最小二乘法原则，建立X和Y的相关模型，并在X取不同值时影响对应的Y变量的数值，通过X取值可以对Y
取值进行预估；二是因变量Y的总变差分解为相加的分量，用之进行F检定。而方差分析仅仅提供后一种。
一、方差分析和回归分析的相同处
 1、概念上的相似性回归分析是为了分析变量间的因果关系，研究自变量
X取不同值时，因变量平均值Y的变化。运用回归分析方法，可以从变量的总偏差平方和中分解出已被自变量解释掉的误差（解释掉误差）和未被解释掉的误差（剩余误差）；

 方差分析是为了分析或检验总体间的均值是否有所不同。通过对样本中自变量X取不同值时所对应的因变量Y均值的比较，推论到总体变量间是否存在关系。运用方差分析，也可以从变量的总离差平方和中分解出已被自变量解释掉的误差和未被自变量解释掉的误差。
因此两种分析在概念上所具有的相似性是显而易见的。
 2、统计分析步骤的相似性回归分析在确定自变量X是否为因变量Y的影响因素时，从分析步骤上先对X和Y进行相关分析，然后建立变量间的回归模型。最后再进行参数的统计显著性检验或对回归模型的统计显著性进行检验。
 
方差分析在确定X是否是Y的影响因素时，是先从样本所的数据的分析入手，然后考察数据模型，最后对样本均值是否相等进行显著性检验。二者在分析步骤上也具有相似性。
 3、假设条件具有一定的相似性回归分析有五个基本假定，分别是：自变量可以是随机变量也可以是非随机变量；X与Y之间存在的非确定性的相关关系，要求Y的所有子总体，其方差都相等；子总体均值在一条直线上；随机变量Yi是统计独立的，即Y1的数值不影响
Y2的数值，各Y值之间都没有关系；Y值的每一个子总体都满足正态分布。

方差分析的基本假定有：等方差性（总体中自变量的每一取值所对应因变量Yi的分布都具有相同方差）；Yi的分布为正态分布。二者在假设条件上存在着相同。
 4、在总离差平方和中的分解形式和逻辑上的相似性回归分析中，TSS=RSS+RSS，而在方差分析中，TSS=RSS+BSS。二者均是以已解释掉的误差与未被解释掉的误差之和为总离差平方和。
 5、确定影响因素上的相似性为简化分析起见,我们假设只有一个自变量X影响因变量Y。在回归分析中,要确定X是否是Y的影响因素,就要看当X已知时,对Y的总偏差有无影响。如果
X不是影响Y的因素,等同于只知变数Y的数据列一样,此时用Y去估计每个丫的值,所犯的错误
(即偏差)为最小。如果因素X是影响Y的因素,那么当已知X值后
6、在统计显著性检验上具有相似性回归分析的总显著性检验,是一种用R2测量回归的全部解释功效的检验。检验RSSR*(N-2)/RSS，方差分析的显著性检验是一种根据样本数据提取信息所进行的显著性检验。它也是通过F检验进行的。

4. 时间序列模型中，哪一个模型可以较好地拟合波动性的分析和预测

主成份分析是为了提前众多指标中有典型代表性的几个主要成分，其中主成分的一种计算得分方法是用回归方法

ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。现代统计方法、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。

ARIMA模型建立在历史数据的基础上，故搜集的历史数据越多，模型越准确。

每月储蓄数据.可以看作是随着时间的推移而形成的一个随机时间序列，通过对该时间序列上储蓄值的随机性、平稳性以及季节性等因素的分析，将这些单月储蓄值之间所具有的相关性或依存关系用数学模型描述出来，从而达到利用过去及现在的储蓄值信息来预测未来储蓄情况的目的。

5. 回归分析需要所有的影响因素吗

我觉的你所说的“应变量的因素”应该改为“自变量的因素”，你是要研究价格波动和持仓量以及成交量之间的关系吧，如果我的理解正确，那么价格波动率就是因变量，持仓量和成交量就是自变量了。

在回归分析过程中不需要把所有自变量因素都考虑进去。原因很简单，主要有以下两个方面：

1. 首先你(任何人)是不可能把所有自变量因素都考虑全，这是必然的。

2. 其次回归分析主要用来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系。因此构建一个回归方程低要求只需要一个因变量，一个自变量就行了。因此无需考虑其他你所不关注的因素。

    如果你只是想了解持仓量、成交量与价格波动率有没有关系以及大概的关联度的话，直接建立回归模型进行分析是可以的。不过如果你想较为准确的预测价格波动的话，仅仅利用这两个自变量应该是不够的，你需要适当的增加另外一些对价格波动关系密切自变量因素，这样有助于提高预测的准确性。具体做回归分析的步骤如下：

1. 根据预测目标，确定自变量和因变量

2．建立回归预测模型

3．进行相关分析

4．检验回归预测模型，计算预测误差

5．计算并确定预测值

希望以上的内容能够对你有所帮助，呵呵

6. 多元回归分析和回归分析有什么区别

多元回归分析和回归分析的差别？二者没有差别，仅是叫法不一样。

7. 如何用eviews进行GARCH模型测股票波动性，要具体步骤

　　Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。
　　GARCH模型是一个专门针对金融数据所量体订做的回归模型，除去和普通回归模型相同的之处，GARCH对误差的方差进行了进一步的建模。特别适用于波动性的分析和预测，这样的分析对投资者的决策能起到非常重要的指导性作用，其意义很多时候超过了对数值本身的分析和预测。
　　一般的GARCH模型可以表示为：
　　Y（t）=h（t）^1/2*a（t） ⑴
　　h（t）=h（t-1）+a（t-1）^2 ⑵
　　其中ht为条件方差，at为独立同分布的随机变量，ht与at互相独立，at为标准正态分布。⑴式称为条件均值方程；⑵式称为条件方差方程，说明时间序列条件方差的变化特征。为了适应收益率序列经验分布的尖峰厚尾特征，也可假设 服从其他分布，如Bollerslev （1987）假设收益率服从广义t-分布，Nelson（1991）提出的EGARCH模型采用了GED分布等。另外，许多实证研究表明收益率分布不但存在尖峰厚尾特性，而且收益率残差对收益率的影响还存在非对称性。当市场受到负冲击时，股价下跌，收益率的条件方差扩大，导致股价和收益率的波动性更大；反之，股价上升时，波动性减小。股价下跌导致公司的股票价值下降，如果假设公司债务不变，则公司的财务杠杆上升，持有股票的风险提高。因此负冲击对条件方差的这种影响又被称作杠杆效应。由于GARCH模型中，正的和负的冲击对条件方差的影响是对称的，因此GARCH模型不能刻画收益率条件方差波动的非对称性。

8. 利用回归分析的方法，计算该股票的贝塔值，并分析各月是否有较大的差异

文内容需要包括以下要点。
 
（
1
）
 
该股票过去五年日收益率、
日波动幅度、
交易量的总体及各年的描述性统
计（用平均值、中位数、标准差、离差等指标进行分析）
。
 
（
2
）
 
上证综指过去五年日收益率、
日波动幅度、
交易量的总体及各年的描述性
统计（用平均值、中位数、标准差、离差等指标进行分析）
。
 
（
3
）
 
利用相关系数的统计方法，
分析该股票日收益率与上证综指日收益率之间
的关系，并分析各年是否有较大的差异；
 
（
4
）
 
利用回归分析的方法，
计算该股票的贝塔值，
并分析各年是否有较大的差
异；
 
（
5
）
 
利用相关系数的统计方法，
分析该股票日波动幅度与该股票的成交量的对
数之间的相关关系，并分析各年是否有较大的差异；
 
（
6
）
 
利用相关系数的统计方法，
分析该股票日波动幅度与上证综指的日波动幅
度以及日成交量的对数之间的相关关系，并分析各年是否有较大的差异；
 
（
7
）
 
利用回归分析的方法，分析该股票日波动幅度的影响因素；
 
（
8
）
 
对上述的问题进行综合，总结股票的量价关系；