① 股票的貝塔系數怎麼算用excel的回歸分析
Cov(ra,rm) = ρamσaσm。
其中ρam為證券 a 與市場的相關系數；σa為證券 a 的標准差；σm為市場的標准差。
貝塔系數利用回歸的方法計算: 貝塔系數等於1即證券的價格與市場一同變動。
貝塔系數高於1即證券價格比總體市場更波動，貝塔系數低於1即證券價格的波動性比市場為低。
如果β = 0表示沒有風險，β = 0.5表示其風險僅為市場的一半，β = 1表示風險與市場風險相同，β = 2表示其風險是市場的2倍。
(1)股票收益率回歸分析擴展閱讀
金融學運用了貝塔系數來計算在一隻股票上投資者可期望的合理風險回報率： 個股合理回報率 =無風險回報率*+β×(整體股市回報率-無風險回報率) *可用基準債券的收益率代表。
貝塔系數=1，代表該個股的系統風險等同大盤整體系統風險，即受整體經濟因素影響的程度跟大盤一樣; 貝塔系數>1則代表該個股的系統風險高於大盤，即受整體經濟因素影響的程度甚於大盤。
貝塔系數越高，投資該股的系統風險越高，投資者所要求的回報率也就越高。高貝塔的股票通常屬於景氣循環股(cyclicals)，如地產股和耐用消費品股；低貝塔的股票亦稱防禦類股(defensive stocks)，其表現與經濟景氣的關聯度較低，如食品零售業和公用事業股。
個股的貝塔系數可能會隨著大盤的升或跌而變動，有些股票在跌市中可能會較在升市具更高風險。
② 如何計算證券的期望收益率期望收益率跟什麼因素有關
證券主要包括股票和債券。股票收益率計算不得不首先介紹一下資本資產定價模型（CAPM）；債券收益率計算方法比較多。
一、資本資產定價模型（CAPM）
資本資產定價模型（CAPM）是建立在馬科維茨資產組合理論基礎上。資本資產定價模型核心思想是將風險分為兩大類，一類是系統性風險（也可稱為不可分散風險、市場風險），另一類是非系統性風險（也可稱為可分散風險、公司特有風險）。系統性風險無法通過分散化（Diversification）分散，而非系統性風險可以通過分散化投資策略完全分散。由於“風險越高，收益越高”，因此對於資產系統性風險需要通過風險溢價（premium）形式進行補償，而非系統性風險不需要進行補償。CAPM模型基本公式是：
需要注意的是，以上方法是一個粗略的計算方法，其他更為精確的方法包括利差法等可以自行學習。
③ 對股票進行回歸分析通常自變數和因變數選什麼好
因變數通常是回報，比如行業超額回報、或者經無風險利率調整的回報。自變數，根據APT，有k個factor。所以你認為的是影響因素的變數都可以加入。常用的有市場回報（CAPM模型）、會計信息（sloan模型）、上期回報（Engle模型）和宏觀變數（國債長短端利差、通脹等）。但是要重點看看t檢驗和adj R square，會對不相關的變數進行懲罰
④ 利用回歸分析的方法，計算該股票的貝塔值，並分析各月是否有較大的差異
文內容需要包括以下要點。
（
1
）
該股票過去五年日收益率、
日波動幅度、
交易量的總體及各年的描述性統
計（用平均值、中位數、標准差、離差等指標進行分析）
。
（
2
）
上證綜指過去五年日收益率、
日波動幅度、
交易量的總體及各年的描述性
統計（用平均值、中位數、標准差、離差等指標進行分析）
。
（
3
）
利用相關系數的統計方法，
分析該股票日收益率與上證綜指日收益率之間
的關系，並分析各年是否有較大的差異；
（
4
）
利用回歸分析的方法，
計算該股票的貝塔值，
並分析各年是否有較大的差
異；
（
5
）
利用相關系數的統計方法，
分析該股票日波動幅度與該股票的成交量的對
數之間的相關關系，並分析各年是否有較大的差異；
（
6
）
利用相關系數的統計方法，
分析該股票日波動幅度與上證綜指的日波動幅
度以及日成交量的對數之間的相關關系，並分析各年是否有較大的差異；
（
7
）
利用回歸分析的方法，分析該股票日波動幅度的影響因素；
（
8
）
對上述的問題進行綜合，總結股票的量價關系；
⑤ 均值回歸的在證券行業的意義
證券投資理論的研究能夠在一定程度上或一定范圍內對股票價格進行預測才是該理論研究的直接目的。均值回歸理論就是股票收益可預測理論的一個突破性進展，尤其對於長線投資者具有重要指導意義。對均值回歸理論，做以下幾方面評述： 均值回歸理論與政府行為。股票收益率均值回歸證明市場不會偏離價值中樞時間太久，市場的內在力量會促使其向內在價值回歸。從這一點上講，市場在沒有政府利多或利空政策的作用下也會實現有效的目標，即股票價格會在市場機制的作用下自然的向均值回歸。但這並不否定政府行為對促進市場有效性的作用，因為市場偏離內在價值後並不等於立即就會向內在價值回歸，很可能會出現持續地均值迴避。政府行為會起到抑制市場無效和促進市場有效的作用。在促進市場有效方面政府行為是必不可少的因素之一，市場失靈是政府參與調控的直接理由。
西格爾教授研究研究發現1970－2001年這32年的時間里，世界上主要股票市場的回報率相差無幾，英國為11.97%，美國為11.59%，日本為11.12%，德國為10.88%。日本股市的最高點是在1989年，至今19年沒有創歷史新高。如果是截止至1989年計算回報率，日本股票的回報顯然要遠遠高於其他國家，但時間拉長至2001年，日本股市的回報率與其他國家基本一致，這是一種回報率的均值回歸。
1985年，理查德·塞勒（Richard Thaler）和德邦特（Werner DeBondt）《股市是否反應過度》的論文，提出了行為金融學最重要的發現之一：以3－5年為一個周期，一般而言，原來表現不佳的股票開始擺脫困境，而原來的贏家股票則開始走下坡路。這也是均值回歸原理在股票投資中的一個應用。 沒有隻漲不跌的股票，也沒有隻跌不漲的股票！如果漲多了，就可能下跌，如果跌多了，就可能上漲。這也是一種類型的均值回歸。
⑥ 股票收益率和市場收益率回歸怎麼做
首先，每年用股票i 的周收益數據進行下列回歸:
Ri，t = αi + β1Rm，t －2 + β2Rm，t －1 + β3Rm，t + β4Rm，t +1 + β5Rm，t +2 + εi，t
其中，Ri，t為股票i 第t 周考慮現金紅利再投資的收益率，Rm，t
為A 股所有股票在第t 周經流通市值加權的平均收益率。本文在方程( 1) 中加入市場收益的滯後項和超前項，以調整股票非同步
性交易的影響( Dimson，1 979) 。
股票月收益率回歸分析,與大盤及宏觀變數的相關性分析,與指數的相關性,選出行業中具有代表性的個股。用其月收益率同大盤股票指數進行回歸分析。