1从业投资分析考点预测3美工版

期货从业期货投资分析考点预测班主讲老师：卢瑜第三章数理方法概率基础★★统计基础★★回归分析★★★★★时间序列分析★★★★考点预测一、概率与随机变量（掌握理论含义）（一）事件和概率（二）随机变量和概率分布（三）随机变量的数字特征（随机变量的矩）第一节概率基础二、多元分布函数（一）联合分布（二）协方差、相关关系和协方差矩阵（计算和结论掌握）三、随机变量的函数（理解公式、注意掌握计算）E（a+bX）=a+bE（X），var（a+bX）=b2var（X），Y=X1Y2则其期望为：E（X1X2）=E（X1）E（X2）+Cov（X1，X2）第一节概率基础四、几个重要分布（各分布的概念和结论记忆）（一）对数正态分布与三大统计分布（二）尾概率分布特点第一节概率基础一、总体、样本和统计量（掌握概念、单选题、判断题）统计量（均值和方差）二、统计推断之参数估计（掌握概念原理、理解记忆）（一）点估计方法（矩估计和最大似然估计）；点估计的有良性评判（无偏性、有效性、相合性）（二）区间估计（区间估计步骤、注意出多选题）第二节统计基础三、统计推断之假设检验（掌握原理、选择题）（一）假设检验基本概念先假定原假设成立，如果导致观察数据的表现与此假定矛盾，则否定原假设。（三）参数的假设检验1、统计思想（单选题）2、检验步骤（多选题）第二节统计基础一、一元线性回归（一）模型基本假定与OLS估计（掌握原理）（二）回归参数显著性检验和回归参数区间估计（三）回归方程显著性检验与拟合优度理解原理的基础上重点掌握结果分析，建议学会利用统计软件进行回归分析。（四）利用模型进行预测二、多元线性回归模型（掌握原理即可）三、非线性模型的线性化——通过变量的替换，转化为线性的回归模型处理。第三节回归分析四、回归模型常见问题及处理（理解记忆概念、原因、后果、判别、消除方法等，多选题）（一）多重共线性（二）异方差性问题（三）序列相关性问题第三节回归分析一、时间序列基本概念（掌握理论概念）（一）随机过程（二）自相关系数与自相关函数（三）平稳随机过程（四）白噪声第四节时间序列分析二、平稳时间序列（了解基本概念）三、非平稳时间序列ARIMA模型（了解基本概念）四、协整分析和误差修正模型（理解理论基础上重点掌握结果分析）（一）时间序列的协整性（二）误差修正模型（三）单整、协整的检验、协整估计第四节时间序列分析例题．在金融市场分析中，回归分析是重要的基础统计分析方法。回归分析是描述和评估给定变量与一个或多个变量线性依存关系的方法。据以回答：（1）一般地，在一元线性回归分析过程中，回归分析是建立一系列假设基础上的，这些假设为（）。（多选）A．回归模型因变量Y与自变量x之间具有线性关系。B．在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的。C．误差项ε的方差为零。D．误差项ε是独立随机变量且服从正态分布，即ε～N（0，σ2）。经典真题回顾（2）在一元线性回归模型Y=β0+β1x+ε中，下列说法正确的是（）。（多选）A．β0+β1x反映了由于x的变化而引起的Y的线性变化B．ε反映了除x和Y之间的线性关系之外的随机因素对Y的影响C．在一元回归模型中把除x之外的影响Y的因素都归人中D．ε可以由x和Y之间的线性关系所解释的变异性经典真题回顾（3）回归分析中通常采用最小二乘法，主要原因是（）。（多选）A．从理论上讲，最小二乘法可获得最佳估计值B．最小二乘法通过平方后计算得出的较大误差赋予了更大的权重。由于尽量避免出现更大的偏差，该方法通常效果比较理想C．计算绝对偏差和要比计算平方偏差和难度大D．最小二乘法提供更有效的检验方法经典真题回顾（4）输出的回归结果包括（）。（多选）

A．回归统计B．方差分析C．参数估计D．残差分析【答案及解析】ABD、ABC、ABCD、ABCD。假设条件中误差项ε的均值为零，方差为常数。B是不能由x和Y之间的线性关系所解释的变异性。经典真题回顾例题：假设检验在5％显著性水平意味着（）。A．P（接受H0丨H0为真）=0.05％B．P（接受H0丨H0为假）=0.05％C．P（拒绝H0丨H0为真）=0.05％D．P（拒绝H0丨H0为假）=0.05％【答案】C

经典真题回顾例题．在实际应用当中，线性回归模型有时不完全满足那些基本假定。会遇到的较多问题主要有多重共线性问题以及自相关、异方差等问题。（1）以下说法正确的是（）。（多选）A．当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性B．当模型中的误差项存在相关性的时候，称回归模型中存在多重共线性C．同方差性假定的意义是指每个样本残差μ。的方差，不随样本的变化而变化D．当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在自相关经典真题回顾（2）下列说法正确的是（）。（单选）A．自相关检验方法有DW检验法、LM检验法、增加样本容量等B．异方差的检验方法有很多，简单直观的方法是残差图分析法C．消除共线性的方法有多种，包括剔除一些不重要的解释变量、减少样本容量D．以上说法均正确【答案】D经典真题回顾例题：回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（）。A．被解释变量与解释变量之间具有线性关系B．随机误差项服从正态分布C．各个随机误差项的方差为常数D．各个随机误差项之间不相关【答案及解析】ABCD经典真题回顾例题：在多元回归模型中，进入模型的解释变量越多，模型会越好。（）【答案及解析】B经典真题回顾例题：基于三月份市场样本数据，沪深300指数期货价格（Y）与沪深300指数（x）满足回归方程：Y=-0.237+1．068X，回归方程的F检验的P值为0．04。据此回答以下两题。（1）显著性水平α为（）时，Y与X之间的线性关系显著。（多选）A．0.05B．0.01C．0.03D．0.1AD经典真题回顾（2）对于回归系数的合理解释是：沪深300指数每上涨1点，则沪深300指数期货价格将（）。（单选）A．上涨1.068点B．平均上涨1.068点C．上涨0.831点D．平均上涨0.831点【答案及解析】B经典真题回顾例题：对于多元线性回归模型，通常用（）来检验模型对于样本观测值的拟和程度。A．修正R2B．标准误差C．R2D．F检验【答案及解析】AB经典真题回顾例题：在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期贷价禧，（解释变量）的回归模型中，判定系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平，（α=0.05）对应的临界值F=3.56。这表明该回归方程