回帰

##回帰とは何ですか？

回帰は、1つの従属変数（通常はYで示される）と一連の他の変数（独立変数として知られる）の間の関係の強さと特性を決定しようとする、金融、投資、およびその他の分野で使用される統計手法です。

商品価格やそれらの商品を扱う企業の在庫などの変数間の関係を理解するのに役立ちます。

##回帰の説明

回帰の2つの基本的なタイプは、単純線形回帰と重回帰ですが、より複雑なデータと分析のための非線形回帰法があります。単純線形回帰は、1つの独立変数を使用して従属変数Yの結果を説明または予測しますが、重回帰は2つ以上の独立変数を使用して結果を予測します。

回帰は、金融や投資の専門家だけでなく、他のビジネスの専門家にも役立ちます。回帰は、天気、以前の売上、GDP成長、またはその他のタイプの条件に基づいて、会社の売上を予測するのにも役立ちます。資本資産価格設定モデル（CAPM）は、資産の価格設定と資本コストの検出のために財務でよく使用される回帰モデルです。

各タイプの回帰の一般的な形式は次のとおりです。

-単純な線形回帰： Y = a + bX + u

-重回帰： Y = a + b〜1〜X〜1〜^ + ^ b〜2〜X〜2〜+ b〜3〜X〜3〜+ ... + b〜t〜 X〜t〜+ u

どこ：

--Y =予測しようとしている変数（従属変数）。

--X = Yを予測するために使用している変数（独立変数）。

--a=切片。

--b=勾配。

--u=回帰残余。

回帰には、単純線形回帰と多重線形回帰の2つの基本的なタイプがあります。

回帰は、 Yを予測していると考えられるランダム変数のグループを取り、それらの間の数学的な関係を見つけようとします。この関係は通常、すべての個々のデータポイントを最もよく近似する直線（線形回帰）の形式になります。重回帰では、個別の変数は添え字を使用して区別されます。

##回帰分析の実際の使用例

回帰は、商品の価格、金利、特定の業界、またはセクターなどの特定の要因が資産の価格変動に影響を与える数を決定するためによく使用されます。前述のCAPMは回帰に基づいており、株式の期待収益を予測し、資本コストを生成するために使用されます。株式の収益は、特定の株式のベータを生成するために、S＆P500などのより広範なインデックスの収益に対して回帰されます。

ベータは、市場またはインデックスに関連する株式のリスクであり、CAPMモデルの傾きとして反映されます。問題の株式の収益は従属変数Yになり、独立変数Xは市場リスクプレミアムになります。

株式の市場資本、評価比率、最近の収益などの追加の変数をCAPMモデルに追加して、収益のより適切な見積もりを取得できます。これらの追加の要因は、資産収益をよりよく説明するために多重線形回帰モデルを開発した教授にちなんで名付けられた、ファーマ-フレンチ要因として知られています。

##ハイライト

-リグレッションは、財務および投資の専門家だけでなく、他のビジネスの専門家にも役立ちます。

-回帰は、投資および財務マネージャーが資産を評価し、変数間の関係を理解するのに役立ちます