066 Regresja i metoda najmniejszych kwadratów

Równanie ze wzoru nr 25 (poprzedni post) jest statystycznym równaniem regresji liniowej.

Regresja – metoda statystyczna, przy pomocy której wartości pewnej wielkości, zwanej zmienną objaśnianą, są przewidywane za pomocą wartości innych wielkości zwanych zmiennymi objaśniającymi. Możemy wyróżnić regresję liniową (jedna zmienna objaśniająca) i wieloraką (więcej niż jedna zmienna objaśniająca)

Zmienną objaśnianą jest stopa zwrotu z akcji, a stopą objaśniającą jest stopa zwrotu z portfela rynkowego (WIG-u).

Proszę zwrócić uwagę, że korzystamy z regresji liniowej i będziemy wyznaczać linię prostą, natomiast kurs akcji, a co za tym idzie stopa zwrotu z akcji ma charakter fal, które co najwyżej mogą obiegać linię wyznaczoną przez prostą. Zdając sobie sprawę z niedoskonałości metody musimy wziąć pod uwagę, że być może da się przy jej pomocy wyznaczyć długoterminowego trendu na rynku akcji.

Linie charakterystyczne akcji wyznaczymy metodą najmniejszych kwadratów pamiętając, że w niektórych wzorach musimy wziąć pod uwagę, że przy szacowaniu współczynników, wprowadzając do wzoru wielkość próby, musimy ją obniżyć o ilość szacowanych współczynników.

Waldemar Mierniczek