多元线性回归分析论文范文第三篇：多元线性回归模型分析对股票收益的影响及规避风险方法
摘要：随着人们生活水平的不断提高，股票作为投资的重要组成部分，得到社会的广泛关注。该文将立足于多元线性回归模型，对股票收益影响因素进行研究，通过采集相关行业的股票信息，使用SPSS统计学分析方法，对各类因素的影响进行影响，寻找其中具有代表性的因变量与自变量，并提出了规避风险的方法，希望为指导居民妥善投资提供支持。
关键词：多元线性回归模型； 股票收益； 影响因素； 投资者； CPI指数；
Abstract:With the continuous improvement of people's living standards,the society has been widely concerned about stocks as an important part of investment.Based on the multivariate linear regression model,this paper will study the factors affecting stock returns and the effect of various factors by collecting relevant industry stock information and using SPSS statistical analysis method in order to find representative of the dependent variable and independent variable.It puts forward the risk aversion methods,hoping to provide support to guide residents with proper investment.
Keyword:Multiple linear regression model; Stock returns; Influencing factors; Investors; CPI;
股票是当前金融生态系统中的重要组成部分，其稳定性对经济发展产生重要影响。根据现有经验可知，股票收益的稳定性受诸多影响的影响，包括政策环境、经济环境、法律环境等，其中经济因素对股票收益的影响最为直接、最明显，其中的代表就是2008年美国次贷危机。目前股票作为居民日常投资的重要组成部分，越来越多的居民希望通过股票获得充足的效益，因此，为了能够更好地保护投资者的利益，就需要对各种影响收益的因素进行分析，这就是该文研究的重点。
1 影响因素的选择
从现有的研究结果可知，股票价格以及收益的预测是一个多样化的问题，从现有的研究经验可知，可通过股票预期收益定价等方面的问题进行全面评估，一般考虑到影响收益的因素是多样化的，并且不同行业的影响因素之间也存在诸多不同，例如投资者的情绪、市场的潜在波动等，都会影响最终结果。为了保证影响因素选取的代表性，该文将根据相关学者的研究经验，分别选择标准普尔500指数、消费者价格指数以及失业率3个指标进行判断[1].
1.1 标准普尔500指数
从金融市场来看，标准普尔500指数是美国股市著名的指数，该指数通过选择500家在美国上市并且处于行业领先地位的企业为研究对象，对其进行股票情况进行总结。目前标准普尔500基本涵盖了美国所有重要行业，包括能源、信息技术、金融服务等，能够展现出未来美国经济发展情况，与我国的沪深300有异曲同工之妙。
在标准普尔500的制定中，其指数变化代表着股票市场的发展情况，一般当一个国家的经济稳步发展，则可以认为是为上市公司提供了良好的发展环境，因此盈利能力越强，股票价格也会稳步上涨，相反则会造成股票价格下降[2].
1.2 消费者价格指数
消费者价格指数简称为CPI,能够反映出与居民生活有关的服务项目价格以及消费品价格变化，是评估地区经济发展的重要经济指标，该水平的变化在一定程度上可以显示出通货膨胀或者紧缩的发展情况。一般随着CPI水平的上升，提示国家的通货膨胀情况越加严峻，因此可认为CPI是影响股票价格的重要因素。假设在一个国家的CPI水平下降的情况下，提示该国家居民的实际工资减少，相应地会降低人们对股票市场的需求，而受市场供需等因素影响，居民的购买力下降也必然会带动股票价格下降，最终引发股票市场的波动，甚至发展为恶性循环。
1.3 失业率
失业率指职业人口占劳动力人口的比重，能够体现出地区的失业情况，侧面印证地区经济发展。若一个地区的失业率处于较低水平，则证明当地大部分居民都具有稳定的工作，生活稳定且收入较高，带动购买力增强，居民有更多的积蓄投入到股票市场，投资意愿强烈[3].若失业率较高，则证明地区经济发展不理想，社会居民的总体收入下降，影响购买力，投资意愿不强烈。
2 多元线性回归模型分析
2.1 多元线性回归模型的基本理论
在统计学中，线性回归是对一个或多个解释变量、被解释变量之间关系进行建模分析的方法，该方法的主要目的，是判断诸多变量之间是否存在相关性，并通过构建模型来预测感兴趣的变量。在回归分析期间，可按照相互之间的关系将其分为线性或非线性两种。
表1 多元线性回归分析结果
通过引入相关性检验结果，能够确定定量分析目标[4].通过考虑其他诸多因素的影响，能够对企业价值做出有效估算。同时为了能够提高数据处理结果的精准度，整个单因素分析结果必须要通过SPSS统计学分析软件完成数据分析，所以在整个定量分析过程中需要考虑的因素更加多样化，这样才能进一步提高数据处理的精准度[5].
2.2 应用步骤
在该次基于多元线性回归模型的股票收益影响因素的实证分析期间，为了提高多元线性回归分析结果的精准度，需要重点关注以下几方面内容。
2.2.1 可比公司的选择
前文针对影响股票收益的因素，共提出了标准普尔500指数、消费者价格指数以及失业率3个指标。但是为了提高相关数据处理结果的精准度，还需要结合相关企业的实际情况，选择多重指标进行对比。所以在这种情况下，不需要所研究的公司在各个方面都具有高度相似性，只需要驱动因素保持相同即可。
2.2.2 可比指标的评价
因为在此次研究中已经确定了标准普尔500指数、消费者价格指数以及失业率3个指标，所以在"可比指标的评价"中，只需要通过SPSS软件检测相关指标的相关性即可，并剔除其中的不符合标准的选项即可。
2.2.3 建立多元线性回归模型
在将已经选择的、具有可比性的上市公司以及平均股价输入到SPSS软件中之后，能够获得多元线性回归模型系数，并对相关系数的合理性进行检验；最后经过多元线性回归模型的数据处理结果，在剔除其中的残差数据之后，获得更接近企业真实价格的数据[6].
3 实验过程
3.1 数据的采集
在该次研究中，该文通过英为财情网站收集了3家美国公司与2家中国公司的股票信息，以及美国股票市场的股价、标准普尔500指数、失业率以及CPI等同数据。
3.2 数据分析结果
在按照上文介绍的方法，对相关企业的数据做多元线性回归分析之后，所获得的分析结果如表1所示。
从表1的相关数据可以发现，所选择的两家互联网电商公司，其股价与标准普尔500指数之间正相关，并且系数相对接近，根据这一结果可判断电商行业对于标准普尔500指数的波动率维持在1.0附近，根据追结果可判断出，成熟的电商企业，其股票价格对标准普尔500指数的敏感度较低。除此之外，阿里巴巴与亚马逊之间，其CPI与失业率存在差异，尤其是亚马孙公司的股票价格与CPI与失业率负相关，这一点与阿里巴巴公司之间存在明显差别。
同时从制造业的实际情况可以发现，通用电气对CPI的波动值约为1,而对标准普尔500指数、失业率之间均为负相关，证明通用电气这种成熟的制造行业，其股票价格整体稳定，但是对于标准普尔500指数的敏感度较高。而福特汽车对3个指标的反应不明显，处于相对稳定的情况下。除此之外，中国石化对标准普尔500指数以及失业率的敏感度较高，对CPI的敏感度较小，考虑其原因为：居民对石化产品的需求为刚需，且石油价格在一定程度上反映了地区经济情况，影响社会稳定，因此消费者价格指数对石化产品的影响不显著，保证中国石化的股票价格相对稳定。
3.3 建议
从该文的研究结果可以判断，影响股票收益的因素是多方面的，在这种情况下，为了能够更好地保证各方利益，需要重点关注以下几方面的问题：（1）标准普尔500指数是其中的重要影响因素，因此相关人员需要高度重视企业具体情况对股票价格的影响，对于上市公司而言，也需要采取多种方法来保证企业的平稳运行。例如，上市公司需要合理安排公司上市筹集的资金，在盈利情况下做好分红；及时公布企业资产，使企业投资者能够了解企业的经营生产情况，了解当前公司的资金是健康的，这样能够帮助投资者树立信心，通过公开的信息来展示该公司的优点[7].（2）适当调控股票市场。从宏观层面来看，股票市场的平稳运行是保证股票收益的关键，因此，在当前情况下，需要发挥政府部门的作用，通过对我国的股票市场做宏观引导，这样才能最大程度上维持股票市场的稳定性，为相关企业的平稳发展奠定基础。例如，在2018年的去杠杆政策后，有助于挤出房地产行业的泡沫，减少房地产行业波动对股票市场的影响，最终保持了市场的整体稳定性。（3）保证国家经济稳定发展。国家经济发展情况能够保证国家经济体系的稳定性，当我国的市场环境理想，企业处于良好的发展环境下，这是相关企业平稳发展的关键，因此需要发挥政府部门作用，立足于当前市场发展情况，做好相关政策调整，充分发挥企业在市场经济中的主体作用，使国家经济更有活力，最终推动股票市场发展[8].（4）对投资者的建议。股票市场本身就是一个十分复杂的金融系统，股票的价格也会受到诸多因素的影响，对于广大居民而言，参与股票投资的主要目的是获得更多的经济效益，因此，在股市中掌握良好股票的价格、效益则是其中的重点，所以投资者可以通过多元线性回归模型对股票的效益进行全面评估。因此，面对当前复杂的市场环境，需要综合考虑其他因素对股票效益的影响，包括政府政策、市场环境等，并依靠该文介绍的模型分析方法，做出合理评价，这样才能避免自身的利益受损[9].
4 结语
在多元线性回归模型的股票收益影响因素的实证分析期间，标准普尔500指数、消费者价格指数以及失业率3个指标都是影响股票收益的重要因素，因此对于相关工作人员而言，要高度认识到上述3个因素的影响，并做好调整，这样才能提高管理效果。在未来，为了能够进一步提高模型处理效果，还需要考虑添加其他因素，并采集更多的股票样本，这是提高预测精准度的有效手段。
参考文献
[1]Matt Aitkenhead,Malcolm Coull.Mapping soil profile depth,bulk density and carbon stock in Scotland using remote sensing and spatial covariates[J].European Journal of Soil Science,2020,71（4）：449-453.
[2]Daniel N.Scott,Ellen Wohl.Geomorphology and climate interact to control organic carbon stock and age in mountain river valley bottoms[J].Earth Surface Processes and Landforms,2020,45（9）：152-157.
[3]郭冰妍。基于声誉理论的股票更名与股票市值的实证研究[D].浙江大学，2019.
[4]牟娟。线性回归分析在指数模型中的应用[J].科技创新与应用，2019（15）：181-182.
[5]李潇宁。多元线性回归与时间序列模型在股票预测中的应用[J].科技创业月刊，2019,32（2）：153-155.
[6]杨静雯。基于多元线性回归的医药行业股票收益率影响因素实证研究[J].科技经济导刊，2019,27（1）：178-180.
[7]朱泓屹。基于多元线性回归的股票收益率影响因素研究[J].中国新通信，2018,20（23）：231-233.
[8]于韩君，刘呈。运用多元线性回归模型分析影响股票价格的宏观因素[J].时代金融，2017（23）：198,209.
[9]李勇。多元线性回归模型及股票板块指数预测[J].全国流通经济，2017（10）：62-63.
