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一、研究背景 数据来源 （二）线性回归—沪Ｂ股 因素: ①人民币兑美元汇率 ②中国存款利率 ③美国联邦基金利率 ④中国GDP平均增长率 ⑤美国GDP平均增长率 ⑥道琼斯指数 ⑦A股指数 （二）线性回归—深Ｂ股 因素: ①人民币兑港元汇率 ②中国存款利率 ③中国GDP平均增长率 ④香港恒生指数 ⑤深成A指 四、总结 差异性: ①汇率 ②Ａ股 ③宏观环境 ④自身构成 由模型(2)(4)来表示 五、评论 1.样本量太小，应该适度扩大样本容量。 文中使用的沪A股、深A股、利率、汇率、GDP增长率等自变量的数据都是以年为统计单位，样本容量为13。但是对于假设检验中的样本容量，在总体未知是否服从正态分布情况下，一般经验认为，当n≥30或者至少n≥3(k+1)时，才能满足模型估计的基本要求，k为解释变量的个数。 因此，建议采用的数据以月度或者季度为单位，增加样本容量提高对总体估计的精确度和可靠性。 2.没有进行假设检验，证明沪深B股之间是否存在差异性。 3.没有考虑每一对变量之间的多重共线性，可以做相关矩阵分析 沪B股指数： （1）初始的回归方程：中国利率和中国GDP增长率之间、中国利率和道琼斯指数之间相关。 （2）删除不显著变量以后的回归方程：不存在多重共线性。 3.没有考虑每一对变量之间的多重共线性，可以做相关矩阵分析 深B股指数： （1）初始的回归方程：深A股和香港恒生指数之间存在相关性。 （2）香港恒生指数和深A股高度相关。 4.在得出估计的回归方程以后，没有进行残差分析证实模型假定，应该通过残差分析来检测异常值和有影响的观测值 5.没有考虑变量的自相关性，可以做杜宾-瓦特森检验（DW检验） 在沪深股指B股的影响因素回归分析中，所利用的数据都是按时间顺序收集的。数据在可能存在自相关性。需要DW统计量说明。 根据书P404的杜宾-瓦特森临界值表，对于估计的沪B股回归方程，没有存在自相关性的任何证据。 5.没有考虑变量的自相关性，可以做杜宾-瓦特森检验（DW检验） 对于估计的深B股回归方程，不能确定深B股是否存在正自相关性。 杜宾-瓦特森临界值表列出的最小样本容量是15。理由是当样本容量较小时，检验缺乏说服力。许多统计学家认为，为了是检验能得到合理结论，样本容量至少应该为50。这又回到了最开始提出的第一条评论，样本容量太小的问题。 6.疑问 （1）变量很多的时候，如果显著性检验都通过了，是否应该进一步考虑通过变量选择方法，做最优的估计的回归方程？ 文中没有讨论模型中两个及两个以上变量产生的共同影响，在这种大型问题（沪B股初始模型中有7个自变量）的分析中，交互作用怎么判断分析？ （2）变量的不同类别的数据差异性大，是否需要进行对数处理？怎么做？ （3）在描述了变量之间的线性关系以后，如果要探究其因果关系，怎么通过SAS来实现？ 五、评论部分 1.样本容量 2.假设检验 3.多重共线性 4.残差分析 5.自相关性 6.疑问 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 沪深B股差异性的影响因素探析 张 俊 1336151040 张义德 1336151008 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 结构 研究背景 样本选择和数据处理 对沪深Ｂ股差异性的实证分析 总结 Evaluation on