均值回復(fù)是什么意思，均值回復(fù)是什么意思

來源：整理時(shí)間：2023-08-06 01:27:46 編輯：金融知識(shí) 手機(jī)版

1，均值回復(fù)是什么意思

當(dāng)0≤H<0.4,D>1.5,說明序列是反持性的或遍歷性的,也稱為“均值回復(fù)”,變量表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)( C<0).H越接近0,負(fù)相關(guān)程度越強(qiáng)

均值回復(fù)是什么意思

2，什么是mean reverting

均值回復(fù)均值回復(fù)是金融市場(chǎng)上的某種“萬有引力定律”。因?yàn)橥ǔＪ找鏁?huì)很神奇地回到某種均值水平。投資者為了獲得長(zhǎng)期超額收益，不一定要投資于股票市場(chǎng)某幾個(gè)業(yè)績(jī)比較好的板塊，因?yàn)闆]有一個(gè)持久的系統(tǒng)性偏差會(huì)支持某個(gè)特定的板塊。即使時(shí)間長(zhǎng)，均值回復(fù)也會(huì)使得每個(gè)板塊風(fēng)水輪流轉(zhuǎn)，只不過每個(gè)板塊持續(xù)的時(shí)間不一樣而已。

我不會(huì)~~~但還是要微笑~~~：）

什么是mean reverting

3，誰能給我解釋一下

系統(tǒng)提供四種成本核算方法，移動(dòng)加權(quán)平均法、先進(jìn)先出法、后進(jìn)先出法和手工指定法，選用哪種成本算法可根據(jù)企業(yè)自身特性如采用先進(jìn)先出法，期末存貨成本接近市價(jià)，使資產(chǎn)計(jì)價(jià)較合理；后進(jìn)先出法，期末存貨成本按較早的成本計(jì)算，與當(dāng)前市價(jià)偏差較大，尤其在物價(jià)上漲時(shí)，期末存貨成本計(jì)價(jià)偏低，影響資產(chǎn)計(jì)量；采用后進(jìn)先出法，本期銷貨成本最接近市價(jià)，與當(dāng)期收入相配比，計(jì)算的利潤(rùn)較合理，當(dāng)物價(jià)上漲時(shí)，還可以規(guī)避因漲價(jià)而帶來的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，而采用先進(jìn)先法，本期銷貨成本較低，會(huì)導(dǎo)致虛增資產(chǎn)，虛增利潤(rùn)。由于后進(jìn)先出法計(jì)價(jià)使本期銷售成本較高，期末存貨成本較低，所以在一定時(shí)期內(nèi)以減少應(yīng)交所得稅，從而增加企業(yè)現(xiàn)金流入。從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度看，企業(yè)的存貨最終都將轉(zhuǎn)化為銷售成本，因此不管采用這四種成本核算方法中的哪一種，最終的結(jié)果都將是一致的。絕大多數(shù)，采取的是加權(quán)平均法。

管家婆中算法如何應(yīng)用更合理。管家婆中指定何種算法（加權(quán)平均法、先進(jìn)先出法、后進(jìn)先出法、手動(dòng)指定法）比較合理。以我的進(jìn)貨、銷售為例：我的商品一般都是以還利來賺錢的比如：Ａ商品進(jìn)價(jià)165還利為15％、銷價(jià)為150。并且是進(jìn)貨A商品6件送1件。請(qǐng)高人指教在管家婆中使用何種算法比較合理，并且進(jìn)價(jià)保持不變。因?yàn)橛写诉M(jìn)銷存軟件會(huì)在進(jìn)價(jià)和贈(zèng)品之間平均化后生成新的進(jìn)價(jià)（此種方式容易使進(jìn)價(jià)產(chǎn)生混亂，我不喜歡。）

誰能給我解釋一下

4，下面這些詞都是什么意思

Accelerator oscillator （加速振蕩指標(biāo)） Accumulation/distribution （累積/派發(fā)指標(biāo)） Adx （ADX趨向指標(biāo)） Alligator （鱷魚線） Average true range （真實(shí)波動(dòng)范圍，ATR指標(biāo)） Awesome oscillator （動(dòng)量震蕩指標(biāo) ，AO指標(biāo)） Bears power （熊市力量） Bollinger bands （布林通道，BOLL指標(biāo)） Bulls power （牛市力量） Commodity channel index （順勢(shì)指標(biāo)，CCI指標(biāo)） Demarker （Demarker 指標(biāo)） Envelopes （軌道線指標(biāo)） Force index （強(qiáng)力指數(shù)） Fractals （分型） Gator oscillator （Gator 指標(biāo)） Ichimoku kinko hyo （云圖指標(biāo)） MACD （MACD指標(biāo)） Market facilitation index（市場(chǎng)便利指數(shù)，MFI指標(biāo)） Momentum （動(dòng)量指標(biāo)， MTM指標(biāo)） Money flow index（資金流向指標(biāo)） Moving average（移動(dòng)平均線，MA指標(biāo)） Moving average of oscillator （移動(dòng)平均振蕩，MAOSC,或者DMA指標(biāo)） On balance volume （平衡交易量，OBV指標(biāo)） Parabolic SAR （拋物線轉(zhuǎn)向，SAR指標(biāo)） Relative strength index （相對(duì)強(qiáng)弱指數(shù)，RSI指標(biāo)） Relative vigor index （相對(duì)波動(dòng)指數(shù)RVI指標(biāo)） Stochastic oscillator（慢速KD指標(biāo)） Williamss percent range(威廉指標(biāo)W%R) 哥哥找了點(diǎn)給你，肯定比這些垃圾好！

JIANDFAN

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10.Commodity海峽索引 11.Demarket/Envelops 12.Force索引 13.Fractals 14.Gator振蕩器 15.Ichimoku Kinko Hyo 16.Market幫助索引 17.Momentum 18.Money流動(dòng)索引 19.Moving平均振蕩器 20.On平衡容量 26.Volumes 聲音 27.Williams百分之范圍

5，急求一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)很簡(jiǎn)單的問題

1樓的回答正確，將誤差的均值進(jìn)入常數(shù)項(xiàng)調(diào)整就行，將原式化為yi=a+Bxi+(εi-u),括號(hào)內(nèi)期望為0，方差σ^2，將u提到常數(shù)項(xiàng)處，就得yi=(a-u)+Bxi+εi

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)報(bào)告研究問題：我國(guó)私人汽車擁有量與城鎮(zhèn)居民可支配收入汽車產(chǎn)量之間的關(guān)系模型設(shè)定：以我國(guó)私人汽車擁有量為被解釋變量（qcyyl）城鎮(zhèn)居民可支配收入（kzpsr），汽車產(chǎn)量（qccl）為兩個(gè)解釋變量，選取1994-2008年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析一 1數(shù)據(jù) 年份 qcyyl kzpsr qccl 3496.2 4238 4838.9 5160.3 5425.1 5854 6279.98 6859.6 7702.8 8472.2 9421.6 10493 11759.5 13785.8 15780.8 205.42 249.96 289.67 358.36 423.65 533.88 625.33 770.78 968.98 1219.23 1481.66 1848.07 2333.32 2876.22 4173.39 136.69 145.27 147.52 158.25 163 183.2 207 243.17 325.1 444.39 507.41 570 727.9 888.7 934.55 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 2 qcyyl 與 kzpsr qccl 走勢(shì)圖 3 初次最小平方估計(jì) dependent variable: qcyyl method: least squares date: 05/04/10 time: 10:33 sample(adjusted): 1994 2008 included observations: 15 after adjusting endpoints variable coefficient std. error t-statistic prob. c -488.2586 90.76810 -5.379188 0.0002 kzpsr 0.099271 0.027240 3.644320 0.0039 qccl 2.210803 0.337929 6.542211 0.0000 r-squared 0.996379 mean dependent var 1013.181 adjusted r-squared 0.995720 s.d. dependent var 838.8779 s.e. of regression 54.88001 akaike info criterion 11.03558 sum squared resid 33129.97 schwarz criterion 11.17253 log likelihood -74.24909 f-statistic 1513.237 durbin-watson stat 0.995130 prob(f-statistic) 0.000000 模型方程 qcyyl=-488.2586+0.099271kzpsr+2.210803qccl (-5.379188) (3.644320) (6.542211) r^2=0.996379 調(diào)整r^2=0.995720 se=54.88001 f=1513.237 n=15 模型分析：由分析報(bào)告可知kzpsr標(biāo)準(zhǔn)差0.027240與系數(shù)比較0.099271較大，qccl的標(biāo)準(zhǔn)差0.337929與系數(shù)2.210803比較也較大 t檢驗(yàn)得知kzpsr，qccl 都通過了t 檢驗(yàn) 由prob. 概率得知兩解釋變量都很小，都是有效的解釋變量。由此可知該模型統(tǒng)計(jì)性質(zhì)很好。 r^2=0.996379 擬合程度高se=54.88001 相對(duì)于mean dependent var=1013.181較小，f檢驗(yàn) f-statistic=1513.23很大通過了f檢驗(yàn)其概率幾乎為零，可見說明解釋變量城鎮(zhèn)居民可支配收入汽車產(chǎn)量都對(duì)被解釋變量我國(guó)私人汽車擁有量有顯著影響。該模型統(tǒng)計(jì)性質(zhì)和擬合性質(zhì)都很好。二檢驗(yàn)?zāi)Ｐ痛嬖诘膯栴} 1 多重共線性問題的解決 dependent variable: kzpsr method: least squares date: 06/25/10 time: 13:40 sample (adjusted): 2 15 included observations: 14 after adjustments variable coefficient std. error t-statistic prob. c 3191.511 276.5214 11.54164 0.0000 qccl 12.19280 0.660491 18.46020 0.0000 r-squared 0.965984 mean dependent var 7413.356 adjusted r-squared 0.963150 s.d. dependent var 3029.676 s.e. of regression 581.5895 akaike info criterion 15.70097 sum squared resid 4058956. schwarz criterion 15.79226 log likelihood -107.9068 f-statistic 340.7790 durbin-watson stat 0.479094 prob(f-statistic) 0.000000 由qccl與kzpsr的相關(guān)系數(shù)=0.965984，兩變量之間的相關(guān)系數(shù)很高，存在多重共線性問題嶺回歸估計(jì) 1 試探性取lmd=0.01 0.02 計(jì)算相應(yīng)的b（lmd） 2 圖形如下當(dāng)lmd=0.07時(shí)，各嶺跡圖趨于平緩模型為y=-265.96+ 0.0296168373511679kzpsr+ 3.06008529034178qccl 當(dāng)lmd=0.07殘差平方和是∑ =0.05857 而最小平方估計(jì)的殘差平方和為∑ =0.048013 殘差平方和損失并不大可見該模型的擬合程度還可以，所以此次嶺回歸估計(jì)是成功的。 2 異方差問題的解決從圖形來看異方差問題不存在進(jìn)行等級(jí)相關(guān)檢驗(yàn) 得到iti=0.6345 不存在異方差 3 自相關(guān)問題的解決 0.95 1.54 從圖中可以看出總有多個(gè)點(diǎn)位于同側(cè)，dl=0.95 du=1.54 dw=0.99513接近于1 ，模型可能存在自相關(guān)問題因而進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)。對(duì)于qccl的自相關(guān)檢驗(yàn) dw=1.4439 廣義最小平方估計(jì) 對(duì)于kzpsr的自相關(guān)檢驗(yàn) dw=0.884358 查表得在存在正自相關(guān) dependent variable: yy method: least squares date: 06/25/10 time: 16:54 sample (adjusted): 1995 2008 included observations: 14 after adjustments variable coefficient std. error t-statistic prob. xx0 -1372.384 134.9178 -10.17200 0.0000 xx1 0.321921 0.015047 21.39428 0.0000 r-squared 0.974453 mean dependent var 1050.641 adjusted r-squared 0.972324 s.d. dependent var 936.3228 s.e. of regression 155.7686 akaike info criterion 13.06618 sum squared resid 291166.3 schwarz criterion 13.15748 log likelihood -89.46329 durbin-watson stat 1.092380 dw=1.09 較之前有所提高 y（yyqcl）=-1372.384+0.321912*x1（kzpsr） ∑ =0.0309