GIẢ ĐỊNH KHÔNG CÓ MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN ĐỘC LẬP ĐO LƯỜNG ĐACỘNG TUYẾN

trên thị trường và sự năng động vốn có của chúng. Đây là thị trường có những đặc trưng bởi sự biến động lớn và tỷ suất sinh lợi trung bình cao. Mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Thông qua việc kiểm định mối tương quan giữa các biến độc lập là beta, E/[r]

Ứng dụng mô hình CAPM đa biến để dự báo tỷ suất lợi nhuận và rủi ro trên TTCK Việt NamViệc ứng dụng các mô hình phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật để dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán là rất cần thiết đối với các nhà đầu tư mang tính chuyên nghiệp. Tuy nhiên, những diễn biến trên thị tr[r]

Bản chất hiện tượng đa cộng tuyến:- là sự tương quan lẫn nhau giữa các biến độc lập với nhau.Có 2 loại đa cộng tuyến:- Đa cộng tuyến hoàn hảo: là hiện tượng các biến độc lập tương quan tuyến tính chặt chẽ với nhau- Đa cộng tuyế[r]

Từ kết quả trên ta có phương trình hồi quy tuyến tính biểu hiện mối quan hệ giữa thị phần và chất lượng sản phẩm: Y= -3,05658+ 0,1866X. Từ phương trình này cho ta thấy, mỗi khi chất lượng sản phẩm tăng thêm 1 điểm (theo thang điểm từ 1-100) thì thịphần sản phẩm sẽ tăng lên 0,1866%.Nguy[r]

Ứng dụng mô hình CAPM đa biến để dự báo tỷ suất lợi nhuận và rủi ro trên TTCK Việt NamViệc ứng dụng các mô hình phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật để dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán là rất cần thiết đối với các nhà đầu tư mang tính chuyên nghiệp. Tuy nhiên, những diễn biến trên thị tr[r]

trưng bởi sự biến động lớn và tỷ suất sinh lợi trung bình cao. Mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Thông qua việc kiểm định mối tương quan giữa các biến độc lập là beta, E/P và PBV so với biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng bằng cách kết h[r]

f ) Như vậy, phần bù rủi ro chứng khoán = β * phần bù rủi ro thị trường. Công thức (*) được xem là mô hình định giá tài sản vốn CAPM, ngụ ý rằng tỷ suất sinh lợi một chứng khoán có mối tương quan xác định với β của nó. Mô hình này diễn giải bằng lời là lợi nhuận kỳ vọng bằng lợi nhuận[r]

cấp thông tin tài chính nhằm đạt được những mục đích cá nhân” (Schipper, 1989).Điều chỉnh lợi nhuận phản ảnh hành vi của nhà quản trị trong việc lựa chọn cácphương pháp kế toán để mang lại lợi ích cho họ hoặc làm gia tăng giá thị trường củacông ty (Scott, 1997). Việc lựa chọn phương pháp kế toán áp[r]

Bài viết trình bày liên hệ tương quan và phương pháp phân tích tương quan; phân tích mối liên hệ tương quan giữa các chỉ tiêu biến đổi theo không gian; phân tích mối liên hệ tương quan giữa hai chỉ tiêu biến động theo thời gian...

LÍ THUYẾT: I.GIỚI THIỆU VỀ ĐA CỘNG TUYẾN: Thông thường các biến độc lập không có mối quan hệ tuyến tính, nếu quy tắc này bị vi phạm sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến.. Như vậy, đa cộng tuyế[r]

ntttt 3. Phân tích phương sai hồi quiTa có: Nguồn biến độngĐộ tự do (df)Tổng bình phương (SS)Phương sai (MS)Thống kê FGiá trị phân vịDo hồi qui 1 SSRDư số n-2 SSETổng cộng SST∑−=

> tn-2, α/2Từ bảng kết quả hồi quy trên ta có:b = 0.187;∑x²i = 45580, x = 56.77=> Se² = MSE = 0.9908→ Sb =0.9908=45580 − (13 * 56.77²)0.9908= 0.0164013683.1723tn-2 = b/Sb = 0.187/0.016401 = 11.402Tra bảng phân phối t, ta thấy giá trị kiểm định nằm trong vùng bác bỏ => giả thuyết[r]

Trong mô hình phân tích hồi quy, chúng ta giả thiết các biến giải thích X có mối quan hệ độc lập tuyến tính với nhau, tức là các hệ số hồi quy đối với một biến cụ thể là số đo tác động riêng phần của biến tương ứng khi tất cả các biến khác trong mô hình giữ cố định. Tuy nhiên khi giả thiết đó bị v[r]

σx =x 2 − (x ) 2 =3451 / 10 − 17,5 2 = 6,233σy =y 2 − ( y) 2 =523,75 / 10 − 7,15 2 = 1,108r=130,85 − 17,5 x7,15= 0,8296,233 x1,108Hệ số tương quan r = 0,829 thể hiện là 2 biến có mối liên hệ thuậnHệ số xác định r2 = 0,687 cho thấy 68,7% sự biến đổi doanh thu ngày có thể được giả[r]

Cặp giả thiết nghiên cứu: Ho: Không có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc H1: Tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Mức ý nghĩa kiểm định là 95% Ng[r]

Kiểm đònh mô hình hồi quy trong phạm vi giới hạn ở đây chỉ tiến hành xem xét các giả thiết về mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Chúng chủ yếu liên quan tới độ dốc của các đường hồi quy hay liên quan tới phương sai hoặc tích sai của cá[r]

www.docu-track.com5. Quan hệ nhân quả- Mô tả mối quan hệ giữa các biến số+ biến chịu sự tác động là biến phụthuộc+ biến tđộng đến biến khác là biến độc lập Biến độc lập ảhưởng đến biến phụthuộc- VD: trời sáng => gà[r]

lẻ của hệ chứ không thực hiện đồng thời. Trong quá trình thực hiện chỉ tính đến những điều kiện ràng buộc của riêng phương trình đó mà thôi. Phương pháp thông tin đầy đủ - thực hiện ước lượng đồng thời cùng một lúc tất cả các phương trình và tính đến tất cả các điều kiện ràng buộc đặt ra cho tất cả[r]

Trong mô hình phân tích hồi quy, chúng ta giả thiết các biến giải thích X có mối quan hệ độc lập tuyến tính với nhau, tức là các hệ số hồi quy đối với một biến cụ thể là số đo tác động riêng phần của biến tương ứng khi tất cả các biến khác trong mô hình giữ cố định. Tuy nhiên khi giả thiết đó bị v[r]

Mối liên hệ tương quan là mối quan hệ không hoàn toàn chặt chẽ giữa tiêu thức nguyênnhân và tiêu thức kết quả, cứ mỗi giá trị của tiêu thức nguyên nhân sẽ có nhiều hơn một giá trịtương ứng của tiêu thức kết quả. Vì vậy, mối liên hệ này không được thể hiện rõ ràng t[r]