殘差的杠桿值

Ⅰ 如何用stata做穩健回歸

如何用stata做穩健回歸
大量的線性回歸模型是基於最小二乘法實現的，但其仍存在一些局限性。比如說，樣本點出現許多異常點時，傳統的最小二乘法將不再適用，此時則可以使用穩健回歸（robust regression）代替最小二乘法。
操作
下面的穩健回歸使用的是犯罪數據，該數據來自Alan Agresti和Barbara Finlay的《社會科學統計方法》。變數包括美國各州編號（sid）、州名（state）、每10萬人犯罪案件數量（crime）、生活在貧困線以下人口的百分比（poverty）和單親人口百分比（single）等。我們選擇使用貧窮率和單狀況來預測犯罪率。
獲取數據
use https://stats.idre.ucla.e/stat/stata/dae/crime, clear
summarize crime poverty single

導入數據，並描述各個變數的統計結果，輸出表格中包含樣本容量、平均數、標准差、最小值和最大值。

OLS回歸
在穩健回歸之前，我們先進行OLS回歸，輸出結果如下。
regress crime poverty single

樣本點分析
首先我們通過「lvr2plot」繪制殘差杠桿圖，通過識別離群點和高杠桿值點（杠桿點）進而識別強影響點。假如存在杠桿點的話，要確定哪些是bad leverage point，對於這些離群點我們要評估它對擬合模型的影響。
lvr2plot, mlabel(state)

由圖中我們可以看出，dc、ms、fl三個點殘差較大或者杠桿值比較高。庫克距離是杠桿值與殘差大小的綜合效應，一般而言，庫克距離大於1，則可認為該樣本點為強影響點。接下來我們計算各點的庫克距離（Cook』s Distance），並輸出結果。
predict d1, cooksdclist state crime poverty single d1ifd1>4/51, noobs

由結果可以看出，dc點庫克距離大於1，表明dc這一樣本點對於回歸結果會產生較強的影響，在之後的穩健回歸中我們會對dc點進行特殊處理。
接下來我們分析數據的殘差。使用rstandard這一命令，它表示標准化殘差的絕對值。
predict r1, rstandardgen absr1 = abs(r1)gsort -absr1clist state absr1in1/10, noobs

穩健回歸
我們使用「rreg」命令進行穩健回歸，並輸出結果如下。
rreg crime poverty single, gen(weight)

對比最開始的OLS回歸，我們發現兩者差異較大。並且穩健回歸中的樣本點數量是50，OLS回歸中為51，這是因為經過前面的分析，由於dc這一異常值點對回歸結果影響較強，因此在穩健回歸中我們將其捨去。下面的操作表明在穩健回歸中，dc樣本點所佔權重為零。
clist state weightifstate =="dc", noobs

下面的命令展示了其他權重較小的觀察值，一般而言，殘差較大的觀察值權重較小，例如我們之前提到的ms點。在OLS回歸中，所有樣本點的權重都是1，因此穩健回歸中越多的樣本點權重是1，其回歸結果與OLS結果越相近。
sort weightclist sid state weight absr1 d1in1/10, noobs

我們還可以通過繪制圓圈的方式形象地展現這一關系。下圖中橫坐標表示單親率，縱坐標表示犯罪率，每一個圓圈表示一個樣本點，圓心為該樣本點在坐標中的位置，圓圈直徑越大，表示該樣本點權重越大。
twoway (scatter crime single [weight=weight], msymbol(oh))ifstate !="dc"

拓展
我們在穩健回歸分析之後，可以使用許多後續估計命令，比如test、margin等。下面的操作是我們控制貧困率之後，在不同的單親率下預測犯罪率。我們發現，隨著單親率的提高，犯罪率也相應地上升。
margins, at(single=(8(2)22)) vsquish

Ⅱ 杠桿多少倍，這個是怎麼算的

1. 例如，一個標准倉是10W，如果你1W就可以交易這一個倉，並全額承擔一個倉(10W)的價版格波動帶來的損權益。就是10倍杠桿。

2. 如果0.5W就可以交易就是20倍。0.1W就是100倍。3倍或5倍其實很困難，杠杠太少了。一般50-100左右就安全與收益都相對兼顧了。

3. 杠桿越大，可用資金也就越大，能受風險也越大，當然越大越好，不過不能下單太多，外匯忌重倉。

   

(2)殘差的杠桿值擴展閱讀：

外匯是貨幣行政當局（中央銀行、貨幣管理機構、外匯平準基金及財政部）以銀行存款、財政部庫券、長短期政府證券等形式保有的在國際收支逆差時可以使用的債權。

包括外國貨幣、外幣存款、外幣有價證券（政府公債、國庫券、公司債券、股票等)、外幣支付憑證（票據、銀行存款憑證、郵政儲蓄憑證等）。

截至2015年，中國位居世界各國政府外匯儲備排名第一。但美國、日本、德國等國有大量民間外匯儲備，國家整體外匯儲備遠高於中國。

外匯-網路

Ⅲ 債務利息、稅後盈餘、財務杠桿系數、EPS這幾種計算的公式是什麼

1，債務利息計算公式：本金*年利率（百分數）*存的時間
如果收利息稅 再*（1-20%）
本息合計=本金+利息
應計利息的計算公式是：
應計利息=債券面值*年利率*持有期天數/365
應計利息精確到小數點後12位，已計息天數按實際持有天數計算。 2，復合杠桿系數=經營杠桿系數*財務杠桿系數。因此，經營杠桿系數或財務杠桿系數的變動或其中一個系數的變動，都會引起復合杠桿系數成正比例變動。 3，稅後盈餘公積按當年凈利潤計提，不是按營業利潤，也不是按利潤總額計提，凈利潤=利潤總額-所得稅
計算公式是：
當年凈利潤*10%=法定盈餘公積 4，股市EPS是「加權平均每股收益」的代稱，計算公式如下：
P
——————————————————＝EPS
S0 + S1 + Si×Mi÷M0 - Sj×Mj÷M0

其中：P為報告期利潤；S0為期初股份總數；S1為報告期因公積金轉增股本或股票股利分配等增加股份數；Si為報告期因發行新股或債轉股等增加股份數；Sj為報告期因回購或縮股等減少股份數；M0為報告期月份數；Mi為增加股份下一月份起至報告期期末的月份數；Mj為減少股份下一月份起至報告期期末的月份數。

Ⅳ 關於杠桿問題

因為兩邊掛有數目不等的鉤碼恰好平衡，所以G1L1＝G2L2又若左邊鉤碼（G1）離O近，右邊（G2）離O遠，所以L1小於L2，G2＜G1
因為兩邊都減G0的重物，所以可得把（G1-G0）L1與L2（G2-G0）比較，因為減去G0所以（G1-G0）＞（G2-G0）
因為（G1-G0）＞（G2-G0）所以左邊下沉

Ⅳ 杠桿比例的計算公式

杠桿抄比率=正股現貨價÷(認股證價格x換股比率)
Delta值：所謂的delta值，是指「當股票價格變動一單位，預期權證價格會隨之變動的單位量」。它是經B-S 模型等估值模型經過數學上的微分計算所產生的數值，而且也是隨時變動的。
實際杠桿比率（Effective Gearing）：Delta 值乘以另一個重要指標Gearing 就可以得到權證的動態杠桿系數Effective Gearing，該系數反映了權證交易價格對於標的股票價格的敏感性，表示當正股升跌1%時，認股權證的理論價格會變動多少個百分點。

Ⅵ 杠桿計算公式

設動力F1、阻力F2、動力臂長度L1、阻力臂長度L2，則

杠桿原理關系式為：F1L1=F2L2

可有以下四種變換式：

F1=F2L2/L1

F2=F1L1/L2

L1=F2L2/F1

L2=F1L1/F2

杠桿五要素：

1、支點：杠桿繞著轉動的點，通常用字母O來表示。

2、動力：使杠桿轉動的力，通常用F1來表示。

3、阻力：阻礙杠桿轉動的力，通常用F2來表示。

4、動力臂：從支點到動力作用線的距離，通常用L1表示。

5、阻力臂：從支點到阻力作用線的距離，通常用L2表示。

（註：動力作用線、阻力作用線、動力臂、阻力臂皆用虛線表示。力臂的下角標隨著力的下角標而改變。例：動力為F3，則動力臂為L3；阻力為F5，阻力臂為L5。）

(6)殘差的杠桿值擴展閱讀：

杠桿的平衡條件 ：

動力×動力臂=阻力×阻力臂

公式：

F1×L1=F2×L2變形式：

F1：F2=L2：L1動力臂是阻力臂的幾倍，那麼動力就是阻力的幾分之一。

公式：

F1×L1=F2×L2一根硬棒能成為杠桿，不僅要有力的作用，而且必須能繞某固定點轉動，缺少任何一個條件，硬棒就不能成為杠桿，例如酒瓶起子在沒有使用時，就不能稱為杠桿。

動力和阻力是相對的，不論是動力還是阻力，受力物體都是杠桿，作用於杠桿的物體都是施力物體。

Ⅶ 期權的杠桿系數的標准值

知道與否跟自己靠期權賺多少錢有多大關系？

Ⅷ 關於杠桿的東西

動力乘以動力臂等於阻力乘以阻力臂，如果乘積是個定值，動力臂大的話，相應的動力就小，也就省力了唄。

Ⅸ SAS中線性回歸REG怎麼輸出標准化殘差

可以根據定義算：
第一種：
標准化殘差=殘差/(sig) /這里的sig=Root MSE
頁面輸出中有root mse這一項，可以用參數除以這項可以得到標准化殘差
但是此種方法比較麻煩
第二種：
學生化殘差=殘差/[(1-hii)*sig] /hii為杠桿值
output out= student=student h=h; /h= 輸出每個觀測的杠桿值

學生化殘差*(1-hii)=殘差/sig /即得到標准化殘差