多元回归分析预测期货价格

1. spss：得到一个多元线性回归模型之后，如何比较预测值和真实值如何判断模型是否有预测能力

1、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。

注意事项：

SPSS注意事项：

1，数据编辑器、语法编辑器、输出查看器、脚本编辑器都可以同时打开多个。

2，关闭所有的输出查看器后，并不退出SPSS系统。数据编辑器都退出后将关闭SPSS系统。关闭所有的数据文件时并不一定退出SPSS系统。说明：仅新建一个数据文件，并没有保存，既没有生成数据文件。此时关闭其它所有已保存的数据文件时，不退出SPSS系统。

3，可以在不同的数据编辑器窗口打开同一个数据文件。对话框中提示“恢复为已保存”或“在新窗口中打开”选项。

2. 多元线性回归分析的优缺点

一、多元线性回归分析的优点：

1、在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

2、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。

3、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。

二、多元线性回归分析的缺点

有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些 情况下受到限制。

多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。

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社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响，因此，一般要进行多元回归分析，我们把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元线性回归 。

多元线性回归与一元线性回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验 。

选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一，多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决。

Matlab、spss、SAS等软件都是进行多元线性回归的常用软件。

3. 用SPSS进行多元线性回归分析预测，得到模型后如何进行预测

嗯嗯这个可以得到回归方程，下一年的数据你对应带入公式中就可以计算得到，当然你需要知道对应的自变量值是多少，才能得到。这些都可以通过网页版本SPSS软件SPSSAU分析得到的。

4. 我想请教各位如何解释这个多元回归分析的结果。求指导！不胜感激！

ANOVA分析是去分析所有自变量对于因变量是否有预测作用的显著性检验，而R方是所有自变量对因变量变异的解释力大小，可以看做是一种效果量检验。你的ANOVA检验显著性只是0.05水平显著，但还是显著了，如果你的样本有代表性的话，这很可能就表明你的自变量有一定预测力，但预测能力不强。调整后的R方只有0.085，从侧面印证了这种推测，另外单独看你的三个自变量，也没有达到显著，也说明预测能力不算很强。
ANOVA那个分析和回归分析由于不是一样的统计方法，所以出现这样的结果也属正常
看结果主要还是要看单独每个自变量的预测效果，所以你这个结果不大理想。可以整理一下数据之后再重新做过，比如去除掉无效问卷以及信效度不好的题目。

5. 多元线性回归分析预测法的公式

多元线性回归预测模型一般公式为： 多元线性回归模型中最简单的是只有两个自变量（n=2）的二元线性回归模型，其一般形式为：
下面以二元线性回归分析预测法为例，说明多元线性回归分析预测法的应用。
二元线性回归分析预测法，是根据两个自变量与一个因变量相关关系进行预测的方法。二元线性回归方程的公式为：式中：：因变量；
x1,x2：两个不同自变量，即与因变量有紧密联系的影响因素。
a,b1,b2：是线性回归方程的参数。
a,b1,b2是通过解下列的方程组来得到。
二元线性回归预测法基本原理和步骤同一元线性回归预测法没有原则的区别，大体相同。

6. 多元线性回归分析要解决的主要问题是什么

优点：
1、回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便；
2、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果，但在图和表的形式中，数据之间关系的解释往往因人而异，不同分析者画出的拟合曲线很可能也是不一样的；
3、回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；在回归分析法时，由于实际一个变量仅受单个因素的影响的情况极少，要注意模式的适合范围，所以一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。
缺点：
有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些 情况下受到限制。

7. spss多元线性回归中求出模型后如何做预测

多元线性回归中求出模型后，可以做趋势外推预测，把多个解释变量在预测期的值代入，就可以算出被解释变量的预测值了。

8. 多元线性回归如何进行点预测

多元线性回归不能做出这个来，只能按要求筛选出有统计学意义的因变量，不过感觉如果能把多元回归的曲线做出来，可以根据Y的大小来确定你要的点，你可以每个因变量设几个水平，试试不同的组合下Y的值的大小

9. 金融统计回归分析来预测市场价格有科学性吗

回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
步骤
1.确定变量
明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。
2.建立预测模型
依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。

10. 什么是多元线性回归预测

在市场的经济活动中， 经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况， 也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。 而且有时几个影响因素主次难以区分，或者有的因素虽属次要， 但也不能略去其作用。例如， 某一商品的销售量既与人口的增长变化有关， 也与商品价格变化有关。这时采用 一元回归分析预测法 进行预测是难 以奏效的，需要采用多元回归分析预测法。