均值回復是什么意思，均值回復是什么意思

來源：整理時間：2023-08-06 01:27:46 編輯：金融知識手機版

1，均值回復是什么意思

當0≤H<0.4,D>1.5,說明序列是反持性的或遍歷性的,也稱為“均值回復”,變量表現(xiàn)為負相關( C<0).H越接近0,負相關程度越強

均值回復是什么意思

2，什么是mean reverting

均值回復均值回復是金融市場上的某種“萬有引力定律”。因為通常收益會很神奇地回到某種均值水平。投資者為了獲得長期超額收益，不一定要投資于股票市場某幾個業(yè)績比較好的板塊，因為沒有一個持久的系統(tǒng)性偏差會支持某個特定的板塊。即使時間長，均值回復也會使得每個板塊風水輪流轉，只不過每個板塊持續(xù)的時間不一樣而已。

我不會~~~但還是要微笑~~~：）

什么是mean reverting

3，誰能給我解釋一下

系統(tǒng)提供四種成本核算方法，移動加權平均法、先進先出法、后進先出法和手工指定法，選用哪種成本算法可根據(jù)企業(yè)自身特性如采用先進先出法，期末存貨成本接近市價，使資產(chǎn)計價較合理；后進先出法，期末存貨成本按較早的成本計算，與當前市價偏差較大，尤其在物價上漲時，期末存貨成本計價偏低，影響資產(chǎn)計量；采用后進先出法，本期銷貨成本最接近市價，與當期收入相配比，計算的利潤較合理，當物價上漲時，還可以規(guī)避因漲價而帶來的經(jīng)營風險，而采用先進先法，本期銷貨成本較低，會導致虛增資產(chǎn)，虛增利潤。由于后進先出法計價使本期銷售成本較高，期末存貨成本較低，所以在一定時期內以減少應交所得稅，從而增加企業(yè)現(xiàn)金流入。從長遠角度看，企業(yè)的存貨最終都將轉化為銷售成本，因此不管采用這四種成本核算方法中的哪一種，最終的結果都將是一致的。絕大多數(shù)，采取的是加權平均法。

管家婆中算法如何應用更合理。管家婆中指定何種算法（加權平均法、先進先出法、后進先出法、手動指定法）比較合理。以我的進貨、銷售為例：我的商品一般都是以還利來賺錢的比如：Ａ商品進價165還利為15％、銷價為150。并且是進貨A商品6件送1件。請高人指教在管家婆中使用何種算法比較合理，并且進價保持不變。因為有此進銷存軟件會在進價和贈品之間平均化后生成新的進價（此種方式容易使進價產(chǎn)生混亂，我不喜歡。）

誰能給我解釋一下

4，下面這些詞都是什么意思

Accelerator oscillator （加速振蕩指標） Accumulation/distribution （累積/派發(fā)指標） Adx （ADX趨向指標） Alligator （鱷魚線） Average true range （真實波動范圍，ATR指標） Awesome oscillator （動量震蕩指標，AO指標） Bears power （熊市力量） Bollinger bands （布林通道，BOLL指標） Bulls power （牛市力量） Commodity channel index （順勢指標，CCI指標） Demarker （Demarker 指標） Envelopes （軌道線指標） Force index （強力指數(shù)） Fractals （分型） Gator oscillator （Gator 指標） Ichimoku kinko hyo （云圖指標） MACD （MACD指標） Market facilitation index（市場便利指數(shù)，MFI指標） Momentum （動量指標， MTM指標） Money flow index（資金流向指標） Moving average（移動平均線，MA指標） Moving average of oscillator （移動平均振蕩，MAOSC,或者DMA指標） On balance volume （平衡交易量，OBV指標） Parabolic SAR （拋物線轉向，SAR指標） Relative strength index （相對強弱指數(shù)，RSI指標） Relative vigor index （相對波動指數(shù)RVI指標） Stochastic oscillator（慢速KD指標） Williamss percent range(威廉指標W%R) 哥哥找了點給你，肯定比這些垃圾好！

JIANDFAN

wqfgvfewagvbedvg

10.Commodity海峽索引 11.Demarket/Envelops 12.Force索引 13.Fractals 14.Gator振蕩器 15.Ichimoku Kinko Hyo 16.Market幫助索引 17.Momentum 18.Money流動索引 19.Moving平均振蕩器 20.On平衡容量 26.Volumes 聲音 27.Williams百分之范圍

5，急求一個計量經(jīng)濟學很簡單的問題

1樓的回答正確，將誤差的均值進入常數(shù)項調整就行，將原式化為yi=a+Bxi+(εi-u),括號內期望為0，方差σ^2，將u提到常數(shù)項處，就得yi=(a-u)+Bxi+εi

計量經(jīng)濟學報告研究問題：我國私人汽車擁有量與城鎮(zhèn)居民可支配收入汽車產(chǎn)量之間的關系模型設定：以我國私人汽車擁有量為被解釋變量（qcyyl）城鎮(zhèn)居民可支配收入（kzpsr），汽車產(chǎn)量（qccl）為兩個解釋變量，選取1994-2008年數(shù)據(jù)進行分析一 1數(shù)據(jù) 年份 qcyyl kzpsr qccl 3496.2 4238 4838.9 5160.3 5425.1 5854 6279.98 6859.6 7702.8 8472.2 9421.6 10493 11759.5 13785.8 15780.8 205.42 249.96 289.67 358.36 423.65 533.88 625.33 770.78 968.98 1219.23 1481.66 1848.07 2333.32 2876.22 4173.39 136.69 145.27 147.52 158.25 163 183.2 207 243.17 325.1 444.39 507.41 570 727.9 888.7 934.55 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 2 qcyyl 與 kzpsr qccl 走勢圖 3 初次最小平方估計 dependent variable: qcyyl method: least squares date: 05/04/10 time: 10:33 sample(adjusted): 1994 2008 included observations: 15 after adjusting endpoints variable coefficient std. error t-statistic prob. c -488.2586 90.76810 -5.379188 0.0002 kzpsr 0.099271 0.027240 3.644320 0.0039 qccl 2.210803 0.337929 6.542211 0.0000 r-squared 0.996379 mean dependent var 1013.181 adjusted r-squared 0.995720 s.d. dependent var 838.8779 s.e. of regression 54.88001 akaike info criterion 11.03558 sum squared resid 33129.97 schwarz criterion 11.17253 log likelihood -74.24909 f-statistic 1513.237 durbin-watson stat 0.995130 prob(f-statistic) 0.000000 模型方程 qcyyl=-488.2586+0.099271kzpsr+2.210803qccl (-5.379188) (3.644320) (6.542211) r^2=0.996379 調整r^2=0.995720 se=54.88001 f=1513.237 n=15 模型分析：由分析報告可知kzpsr標準差0.027240與系數(shù)比較0.099271較大，qccl的標準差0.337929與系數(shù)2.210803比較也較大 t檢驗得知kzpsr，qccl 都通過了t 檢驗由prob. 概率得知兩解釋變量都很小，都是有效的解釋變量。由此可知該模型統(tǒng)計性質很好。 r^2=0.996379 擬合程度高se=54.88001 相對于mean dependent var=1013.181較小，f檢驗 f-statistic=1513.23很大通過了f檢驗其概率幾乎為零，可見說明解釋變量城鎮(zhèn)居民可支配收入汽車產(chǎn)量都對被解釋變量我國私人汽車擁有量有顯著影響。該模型統(tǒng)計性質和擬合性質都很好。二檢驗模型存在的問題 1 多重共線性問題的解決 dependent variable: kzpsr method: least squares date: 06/25/10 time: 13:40 sample (adjusted): 2 15 included observations: 14 after adjustments variable coefficient std. error t-statistic prob. c 3191.511 276.5214 11.54164 0.0000 qccl 12.19280 0.660491 18.46020 0.0000 r-squared 0.965984 mean dependent var 7413.356 adjusted r-squared 0.963150 s.d. dependent var 3029.676 s.e. of regression 581.5895 akaike info criterion 15.70097 sum squared resid 4058956. schwarz criterion 15.79226 log likelihood -107.9068 f-statistic 340.7790 durbin-watson stat 0.479094 prob(f-statistic) 0.000000 由qccl與kzpsr的相關系數(shù)=0.965984，兩變量之間的相關系數(shù)很高，存在多重共線性問題嶺回歸估計 1 試探性取lmd=0.01 0.02 計算相應的b（lmd） 2 圖形如下當lmd=0.07時，各嶺跡圖趨于平緩模型為y=-265.96+ 0.0296168373511679kzpsr+ 3.06008529034178qccl 當lmd=0.07殘差平方和是∑ =0.05857 而最小平方估計的殘差平方和為∑ =0.048013 殘差平方和損失并不大可見該模型的擬合程度還可以，所以此次嶺回歸估計是成功的。 2 異方差問題的解決從圖形來看異方差問題不存在進行等級相關檢驗得到iti=0.6345 不存在異方差 3 自相關問題的解決 0.95 1.54 從圖中可以看出總有多個點位于同側，dl=0.95 du=1.54 dw=0.99513接近于1 ，模型可能存在自相關問題因而進行自相關檢驗。對于qccl的自相關檢驗 dw=1.4439 廣義最小平方估計對于kzpsr的自相關檢驗 dw=0.884358 查表得在存在正自相關 dependent variable: yy method: least squares date: 06/25/10 time: 16:54 sample (adjusted): 1995 2008 included observations: 14 after adjustments variable coefficient std. error t-statistic prob. xx0 -1372.384 134.9178 -10.17200 0.0000 xx1 0.321921 0.015047 21.39428 0.0000 r-squared 0.974453 mean dependent var 1050.641 adjusted r-squared 0.972324 s.d. dependent var 936.3228 s.e. of regression 155.7686 akaike info criterion 13.06618 sum squared resid 291166.3 schwarz criterion 13.15748 log likelihood -89.46329 durbin-watson stat 1.092380 dw=1.09 較之前有所提高 y（yyqcl）=-1372.384+0.321912*x1（kzpsr） ∑ =0.0309