期貨價格相關系數分析

⑴ 什麼叫做相關分析相關系數、決定系數各有什麼具體意義如何計算如何對相關系數作假設檢驗

決定系數（coefficient of determination），有的教材上翻譯為判定系數，也稱為擬合優度。 計量中的判定系數 擬合優度(或稱判定系數,決定系數)
目的:
企圖構造一個不含單位,可以相互進行比較,而且能直觀判斷擬合優劣的指標.擬合優度的
定義:
意義:擬合優度越大,自變數對因變數的解釋程度越高,自變數引起的變動占總變動的百分比高.觀察點在回歸直線附近越密集.
取值范圍:
0-1判定系數只是說明列入模型的所有解釋變數對應變數的聯合的影響程度,不說明模型中單個解釋變數的影響程度.對時間序列數據,判定系數達到0.9以上是很平常的;但是,對截面數據而言,能夠有0.5就不錯了. 表徵依變數Y的變異中有多少百分比,可由控制的自變數X來解釋. 相關系數（coefficient of correlation）的平方即為決定系數。
它與相關系數的區別在於除掉|R|=0和1情況， 由於R2<R,可以防止對相關系數所表示的相關做誇張的解釋。
決定系數：在Y的總平方和中，由X引起的平方和所佔的比例，記為R2(R的平方) 決定系數的大小決定了相關的密切程度。 當R2越接近1時，表示相關的方程式參考價值越高；相反，越接近0時，表示參考價值越低。這是在一元回歸分析中的情況。但從本質上說決定系數和回歸系數沒有關系，就像標准差和標准誤差在本質上沒有關系一樣。 在多元回歸分析中，決定系數是通徑系數的平方。
表達式：R^2=SSR/SST=1-SSE/SST 其中：SST=SSR+SSE，SST (sum of squares for total)為總平方和，SSReg (sum of squares for regression為回歸平方和，SSE (sum of squares for error) 為殘差平方和。 註：（不同書命名不同） 回歸平方和：SSR(Sum of Squares for regression) = ESS (explained sum of squares) 殘差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS (resial sum of squares) 總離差平方和：SST(Sum of Squares for total) = TSS(total sum of squares) SSE+SSR=SST RSS+ESS=TSS 意義：擬合優度越大，自變數對因變數的解釋程度越高，自變數引起的變動占總變動的百分比高。觀察點在回歸直線附近越密集。 取值范圍：0-1.

⑵ 回歸分析相關系數的解釋

回歸系數b的檢驗 是 t檢驗 當P<α值 即回歸系數顯著 拒絕原假設
回歸模型檢驗 是檢驗模型是否合適 通過F檢驗 當F檢驗P<α 則模型顯著 即反映的總體回歸
通過這兩種檢驗 而且符合經濟自然規律後的模型可預測

⑶ 如何知道兩個商品期貨之間的相似度或者關聯度有多高

商品期貨之間的相關性研究用相關系數表示，是用以反映變數之間相關關系密切程度的統計指標。

相關系數是按積差方法計算，同樣以兩變數與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度；著重研究線性的單相關系數。

相關系數 r的值介於–1 與+1之間，在二維線形條件下，當 r為1 時，表示兩組變數為完全的正相關；r為-1時則表示完全負相關；r越靠近0軸，兩組變數間相關性越弱。一般來說，|r|在0.66以上屬高度相關。|r|介於0.33至0.66間屬於弱相關。

根據下表可以查看兩個商品期貨之間的相關性或關聯度。

⑷ 期貨品種相關系數表怎麼看

相關性？這三個品種基本沒有什麼相關性的，如果要講相關性的話那也是一個產業鏈上的，比如大豆，豆粕，豆油。。。或者原油，L,PTA這樣

⑸ 股市與期貨的相關性

股市領先經濟，是經濟的晴雨表，從大勢上來看，經濟的好壞直接反應在商品的供求。經濟向好，商品價格就跟著漲價，反之亦然。

⑹ 現貨價格和期貨價格相關系數怎麼算

現貨價格+倉儲費+保險費+利息等費用=期貨價格
運輸費不應算入，除非你做跨市套利才考慮運輸費的問題。
相關系數：β
設現貨=X；期貨=Y
n∑xy －∑x∑y
-------------------------------------------------------- = β
平方根(n∑x*x-∑x*∑x) × 平方根( n∑y*y－∑y*∑y)