P11-Python金融數(shù)據(jù)分析｜套利定價模型APT
- APT模型是計算單一股票的預(yù)期收益率并且確定哪些因素對這些股票的價格變化具有影響力。
- APT模型和CAPM模型對比，APT模型的
- 優(yōu)點：考慮了更多因素，能夠更準確地解釋資產(chǎn)價格波動的原因，
- 缺點：如何確定因子和因子敏感度等問題
- 最小二乘回歸分析和APT模型的關(guān)系？
- 最小二乘回歸分析是 一種用于估計自變量和因子之間的關(guān)系統(tǒng)計方法。
- $$ Y = b_0 + b_1X_1 + e $$
- Y表示因變量，
- X1表示自變量
- b0和b1是線性回歸模型的參數(shù)
- e是誤差項
- 可以幫助我們分析b0和b1的值。
- APT模型也是一種多因子線性回歸模型， APT目標是找到一組因子。
- 總結(jié)：
- 最小二乘回歸分析用來評估單個因素對資產(chǎn)收益率的影響
- APT模型來估計多個因素對資產(chǎn)收益率的影響
- 截距 是一個常數(shù)項，它用來計算模型的預(yù)測值，使預(yù)測的更加準確。
- <aside> ?? 如果數(shù)據(jù)集中的因變量和自變量之間有很強的正相關(guān)關(guān)系，那么截距可能會相對較小，因為當自變量增加時，因變量的值也會相應(yīng)增加。
- </aside>
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