表42.11996年股市资料 类别股号 股名 1996年收益率% 1995年股利%1996年日换手率 新世界 64.769 3.12 46.845 11.8 商 1.81 业 632华联商厦 11.3 655豫园商城 类682新百公司 16.195 11.2 1.10 79.911 5.2 3.36 694大连商场 91.388 5.8 4.26 602真空电子 33.112 10 3.52 651飞乐音响 8.108 电 800天津磁卡 271.763 3.74 子839四川长虹 381.686 4.41 类「80华东计算 14.638 870厦华电 68.579 4.20 617联合化纤 -21.871 化}68「卤碱化工 22.370 2.63 广东化纤 11.860 工 688上海石化 179.817 3.5 4.38 类 886湖北兴化 236.328 52.3 4.45 889南京化纤 33.122 4.64 哈医药 191.666 5 4.32 4.11671天目药业 111.135 4.11 医 812华北制药 152.015 4.11 药|842中西药业 2.6 1.71 类「849四药股份 17.892 2.5 779四川制药 24.744 12.28 608异型钢管 8.389 10 2.24 户昌特钢 5.39 1.87 4.01 钢 35.9 3.64 铁 674四川峨铁 类808马钢股份 0.5 4.52 845钢管股份 25.170 0 1.61 894广钢股份 51.3 7.08 2.31 机 605轻工机械 6.122 0.701 械 806昆明机床 41.852 4.22 上柴股份 862南通股份 41.093 1.36
11 表 4.2.1 1996 年股市资料 类别 股号 股名 1996 年收益率% 1995 年股利% 1996 年日换手率 商 业 类 628 新世界 64.769 20 3.12 631 中百一店 46.845 11.8 1.68 632 华联商厦 41.958 11.3 1.81 655 豫园商城 16.195 11.2 1.10 682 新百公司 79.911 5.2 3.36 694 大连商场 91.388 5.8 4.26 电 子 类 602 真空电子 33.112 10 3.52 651 飞乐音响 8.108 0 1.95 800 天津磁卡 271.763 5 3.74 839 四川长虹 381.686 60 4.41 850 华东计算 机 14.638 1 3.27 870 厦华电子 68.579 3.9 4.20 化 工 类 617 联合化纤 -21.871 0.5 1.53 618 卤碱化工 22.370 2 2.63 672 广东化纤 11.860 0 4.65 688 上海石化 179.817 3.5 4.38 886 湖北兴化 236.328 52.3 4.45 889 南京化纤 -33.122 2.4 4.64 4.11 医 药 类 664 哈医药 191.666 5 4.32 671 天目药业 111.135 16 4.11 812 华北制药 152.015 8.4 4.11 842 中西药业 13.821 2.6 1.71 849 四药股份 17.892 2.5 1.68 779 四川制药 -24.744 0 12.28 钢 铁 类 608 异型钢管 8.389 10 2.24 665 沪昌特钢 75.39 1.87 4.01 674 四川峨铁 35.932 3 3.64 808 马钢股份 86.528 0.5 4.52 845 钢管股份 -25.170 0 1.61 894 广钢股份 51.371 2.7 7.08 机 械 类 604 二纺机 14.4 10 2.31 605 轻工机械 6.122 0 3.50 610 中纺机 0.701 0 2.27 806 昆明机床 41.852 1.1 4.22 841 上柴股份 66.981 20 2.20 862 南通股份 41.093 20 1.36
首先我们作普通最小二乘回归,得到B=(XX)Xy,然后计算Y=V一XB。此 时的Y己消除固定效应影响,我们将它排成平面表,以作方差分析,计算a2与a2。计算过 程从(427)至(4220) 从下面计算过程可以看到,平方和分解式是满足的:SST=SSA+SSE即(Sr=S+S)。对 于本例资料,随机误差4055.6远大于随机效应方差,组内差远大于组间差,可以认为随机效 应不明显,即行业差别不明显。对于选定的方差分量模型,回归结果是 Y=0.1373+47053X1+3.3258X2 它的标准差很小,为1.0084,这正是采用方差分量模型广义最小二乘意义所在。拟合效果图(图 42.1.1)令人满意 方差分量模型方差分析法计算程序,例4.2.1. 第一列为Y,以后各列为X 例421.D数据文件中,m=6,k=6,p=2 要显示原始资料吗?0=不显示,1=显示(0) 先作普通最小二乘,并打印结果 现在作线性回归显著性检验,计算t,F,R统计量 请输入显著性水平a,通常取a=0.01,0.05,0.10,a=?(0.05) 线性回归分析计算结果 样本总数36 自变量个数2 回归方程Y=b0+bl*X1+.,,+b2*X2 5.3188+ 4.5656X1+ 6.0128X2 回归系数b0,b1,b2,,,b2 5.3188 4.5656 6.0128 残差平方和:149400.60回归平方和:131759.30 误差方差的估计:4150.0170标准差=64.4206 线性回归显着性检验显著性水平:.050 回归方程整体显著性F检验,HO:b0=b1=.=b2=0 F统计量 14.5517F临界值F(2,33)3.285 全相关系数R
12 首先我们作普通最小二乘回归，得到 = X X X Y −1 ( ) ˆ ，然后计算 * ˆ Yij Yij Xij = − 。此 时的 * Yij 已消除固定效应影响，我们将它排成平面表，以作方差分析，计算 2 A 与 2 。计算过 程从(4.2.7)至(4.2.20)。 从下面计算过程可以看到，平方和分解式是满足的： SST = SSA+ SSE 即(ST=SA+Sε)。对 于本例资料，随机误差 4055.6 远大于随机效应方差，组内差远大于组间差，可以认为随机效 应不明显，即行业差别不明显。对于选定的方差分量模型，回归结果是 1 3258 2 Y = 0.1373+ 4.7053X + 3. X 它的标准差很小，为 1.0084，这正是采用方差分量模型广义最小二乘意义所在。拟合效果图(图 4.2.1.1)令人满意。 --------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------------------- 方差分量模型方差分析法计算程序, 例 4.2.1. 第一列为 Y, 以后各列为 X 例 421.D 数据文件中, m=6, k=6, p=2 要显示原始资料吗? 0=不显示, 1=显示 （0） 先作普通最小二乘, 并打印结果: 现在作线性回归显著性检验, 计算 t,F,R 统计量 请输入显著性水平 a, 通常取 a=0.01, 0.05, 0.10, a=? （0.05） ----------------------------------------------------- 线 性 回 归 分 析 计 算 结 果 样本总数 36 自变量个数 2 ----------------------------------------------------- 回归方程 Y = b0+b1*X1+...+b2*X2 Y = 5.3188 + 4.5656 X1 + 6.0128 X2 回归系数 b0, b1, b2, ..., b2 5.3188 4.5656 6.0128 ----------------------------------------------------- 残差平方和: 149400.60 回归平方和: 131759.30 误差方差的估计 : 4150.0170 标准差 = 64.4206 ----------------------------------------------------- 线 性 回 归 显 着 性 检 验 显著性水平 : .050 ----------------------------------------------------- 回归方程整体显著性 F 检验, H0:b0=b1=...=b2=0 F 统计量: 14.5517 F 临界值 F(2, 33) 3.285 全相关系数 R : .6846 -----------------------------------------------------