股票收益率回归模型

　　用GARCH(1,1)模型对股票收盘价收益率序列建模，如何在eviews软件中得出收益率序列的波动性...

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楼主看下，参考资料：
2.关联规则挖掘过程、分类及其相关算法
2.1关联规则挖掘的过程
关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。
关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。
就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。
从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
2.2关联规则的分类
按照不同情况，关联规则可以进行分类如下：
1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然
股票的贝塔系数怎么算用excel的回归分析

　　如果你用的是excel2007版本以上，可以遵循一下操作步骤：

　　首先选择文件——excel选项；

　　然后选择加载项——分析工具库——转到——确定；

　　其次点击数据——分析工具——回归；

　　再次输入自变量和因变量，根据自己需要选择其余项；

　　最后得到一张表，贝塔系数即是红色方框里的数。

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　　 股票收益率为什么要用对数收益率,请问各位大侠，对数收益率有什么优势

　　 为什么在做实证时股票市场的日收益率都用对数收益率（Rt=ln(Pt/Pt-1）) , 而不是等于(Pt-Pt-1)/Pt-1
处理股票收益率数据的时候人们倾向于使用“ln”，也就是continuous compounding。按照数学逻辑推导，在价格序列变动性很小的情况下，这两个收益率的结果是近似相等的，根据极限定理，当r无穷小，两者基本无差别。
另外就是对于使用“ln”处理一方面是的数据更加平滑，克服数据本身的异方差；同时“ln”处理能够达到价格上涨下架的对称性，即数据的对称性。另外还要讲到“ln”的后续处理可以得到一些有用数据，这包括差分后的增长率，求导后的弹性系数。 ARCH模型在股票收益率分析中的应用是怎样的

　　假设用标准差表示的条件波动率在某一期间围绕0.5%和3%之间波动。如果投资者有一个对应与标准普尔500指数的资产组合，那么明天该投资者有多少资本面临损失假设预测标准差是0.5%，他的损失(99%的概率)将不会超过资产组合价值的1.2%。如果预测标准差是3%，相应的资本损失将高达6.7%。同样，在银行和其他金融机构计算资产组合的市场风险时，在险价值(VaR：ValueatRisk)也至关重要。从1996以来，巴塞尔(Basle)国际协议规定了银行在控制资本充足率时要使用在险价值。ARCH成为金融部门风险评估中不可缺少的工具。

　　 股票投资有哪些风险

　　 股票投资风险包括两部分内容：
1、股票投资收益风险。投资的目的是使资本增值，取得投资收益。如果投资结果投资人可能获取不到比存银行或购买债券等其它有价证券更高的收益，甚至未能获取收益，那么对投资者来说意味着遭受了风险，这种风险称之为投资收益风险。
2、股票投资资本风险。股票投资资本风险是指投资者在股票投资中面临着投资资本遭受损失的可能性。
在股票投资中使投资者有可能蒙受损失的风险可归纳成两大类：一是系统性风险；一是非系统性风险。
系统性风险指由于某种因素对市场上所有证券都会带来损失的可能性。系统性风险包括政治风险、经济风险、心理风险、技术风险等：
1）政治风险。政治风险是指足以影响股价变动的国内外政治活动以及政府的政策、措施、法令等。
2）经济风险。经济风险是指影响股价波动的各种经济因素，包括：经济增长情况、经济景气循环、利率、汇率变动、财政收支状况、货币供应量、物价、国际收支等。
3）心理风险。心理风险是指投资者的心理变化对股价变动产生的影响。
4）技术风险。技术风险是指股票市场内部因技术性操作因素引起股价波动而产生的风险。技术风险因素包括投机者的投机性操作、股市的强弱变动趋势、股价循环、信用交易和证券主管部门对股票市场的限制性规定。然而，各股票上市公司自身的情况不同，因此系统性风险对各种股票的影响程度又是不一样的。这种不同程度可通过Beta系数来反映。 股票的风险有哪些

　　 购买力风险 利率风险 汇率风险 宏观经济风险 社会、政治风险
市场风险 金融风险 经营风险 流动性风险 操作性风险
利率变动风险 物价变动风险 市场本身因素 企业经营风险 投资者主观因素
分散系统风险 回避市场风险 防范经营风险 避开购买力风险 避免利率风险
分散系统风险 回避市场风险 防范经营风险 避开购买力风险 避免利率风险