Ⅰ 財務杠桿過高對公司的影響
財務杠桿過高會增加企業的經營風險，企業的負債過高，如果企業賺的利潤不足以支付利息，或者遇到行業低估期，銷售受到影響，都可能存在資金鏈斷裂的風險。
Ⅱ Logistic回歸分析指標重要程度的主要過程是什麼
Logistic回歸：實際上屬於判別分析，因擁有很差的判別效率而不常用。
1． 應用范圍：
① 適用於流行病學資料的危險因素分析
② 實驗室中葯物的劑量-反應關系
③ 臨床試驗評價
④ 疾病的預後因素分析
2． Logistic回歸的分類：
① 按因變數的資料類型分：
二分類
多分類
其中二分較為常用
② 按研究方法分：
條 件Logistic回歸
非條件Logistic回歸
兩者針對的資料類型不一樣，後者針對成組研究，前者針對配對或配伍研究。
3．Logistic回歸的應用條件是：
① 獨立性。各觀測對象間是相互獨立的；
② LogitP與自變數是線性關系；
③ 樣本量。經驗值是病例對照各50例以上或為自變數的5-10倍（以10倍為宜），不過隨著統計技術和軟體的發展，樣本量較小或不能進行似然估計的情況下可採用精確logistic回歸分析，此時要求分析變數不能太多，且變數分類不能太多；
④ 當隊列資料進行logistic回歸分析時，觀察時間應該相同，否則需考慮觀察時間的影響（建議用Poisson回歸）。
4． 擬和logistic回歸方程的步驟：
① 對每一個變數進行量化，並進行單因素分析；
② 數據的離散化，對於連續性變數在分析過程中常常需要進行離散變成等級資料。可採用的方法有依據經驗進行離散，或是按照四分、五分位數法來確定等級，也可採用聚類方法將計量資料聚為二類或多類，變為離散變數。
③ 對性質相近的一些自變數進行部分多因素分析，並探討各自變數（等級變數，數值變數）納入模型時的適宜尺度，及對自變數進行必要的變數變換；
④ 在單變數分析和相關自變數分析的基礎上，對P≤α（常取0.2，0.15或0.3）的變數，以及專業上認為重要的變數進行多因素的逐步篩選；模型程序每擬合一個模型將給出多個指標值，供用戶判斷模型優劣和篩選變數。可以採用雙向篩選技術：a進入變數的篩選用score統計量或G統計量或LRS(似然比統計量)，用戶確定P值臨界值如：0.05、0.1或0.2，選擇統計量顯著且最大的變數進入模型；b剔除變數的選擇用Z統計量(Wald統計量)，用戶確定其P值顯著性水平，當變數不顯者，從模型中予以剔除。這樣，選入和剔除反復循環，直至無變數選入，也無變數刪除為止，選入或剔除的顯著界值的確定要依具體的問題和變數的多寡而定，一般地，當納入模型的變數偏多，可提高選入界值或降低剔除標准，反之，則降低選入界值、提高刪除標准。但篩選標準的不同會影響分析結果，這在與他人結果比較時應當注意。
⑤ 在多因素篩選模型的基礎上，考慮有無必要納入變數的交互作用項；兩變數間的交互作用為一級交互作用，可推廣到二級或多級交互作用，但在實際應用中，各變數最好相互獨立(也是模型本身的要求)，不必研究交互作用，最多是研究少量的一級交互作用。
⑥ 對專業上認為重要但未選入回歸方程的要查明原因。
5． 回歸方程擬合優劣的判斷（為線性回歸方程判斷依據，可用於logistic回歸分析）
① 決定系數(R2)和校正決定系數( )，可以用來評價回歸方程的優劣。R2隨著自變數個數的增加而增加，所以需要校正；校正決定系數( )越大，方程越優。但亦有研究指出R2是多元線性回歸中經常用到的一個指標，表示的是因變數的變動中由模型中自變數所解釋的百分比，並不涉及預測值與觀測值之間差別的問題，因此在logistic回歸中不適合。
② Cp選擇法：選擇Cp最接近p或p＋1的方程（不同學者解釋不同）。Cp無法用SPSS直接計算，可能需要手工。1964年CL Mallows提出：
Cp接近（p+1）的模型為最佳，其中p為方程中自變數的個數，m為自變數總個數。
③ AIC准則：1973年由日本學者赤池提出AIC計算準則，AIC越小擬合的方程越好。
在logistic回歸中，評價模型擬合優度的指標主要有Pearson χ2、偏差(deviance)、Hosmer- Lemeshow (HL)指標、Akaike信息准則(AIC)、SC指標等。Pearson χ2、偏差(deviance)主要用於自變數不多且為分類變數的情況，當自變數增多且含有連續型變數時，用HL指標則更為恰當。Pearson χ2、偏差(deviance)、Hosmer- Lemeshow (HL)指標值均服從χ2分布，χ2檢驗無統計學意義(P>0.05)表示模型擬合的較好，χ2檢驗有統計學意義(P≤0.05)則表示模型擬合的較差。AIC和SC指標還可用於比較模型的優劣，當擬合多個模型時，可以將不同模型按其AIC和SC指標值排序，AIC和SC值較小者一般認為擬合得更好。
6． 擬合方程的注意事項：
① 進行方程擬合對自變數篩選採用逐步選擇法[前進法（forward）、後退法（backward）、逐步回歸法（stepwise）]時，引入變數的檢驗水準要小於或等於剔除變數的檢驗水準；
② 小樣本檢驗水準α定為0.10或0.15，大樣本把α定為0.05。值越小說明自變數選取的標准越嚴；
③ 在逐步回歸的時可根據需要放寬或限制進入方程的標准，或硬性將最感興趣的研究變數選入方程；
④ 強影響點記錄的選擇：從理論上講，每一個樣本點對回歸模型的影響應該是同等的，實際並非如此。有些樣本點（記錄）對回歸模型影響很大。對由過失或錯誤造成的點應刪去，沒有錯誤的強影響點可能和自變數與應變數的相關有關，不可輕易刪除。
⑤ 多重共線性的診斷（SPSS中的指標）：a容許度：越近似於0，共線性越強；b特徵根：越近似於0，共線性越強；c條件指數：越大，共線性越強；
⑥ 異常點的檢查：主要包括特異點(outher)、高杠桿點(high leverage points)以及強影響點(influential points)。特異點是指殘差較其他各點大得多的點；高杠桿點是指距離其他樣品較遠的點；強影響點是指對模型有較大影響的點，模型中包含該點與不包含該點會使求得的回歸系數相差很大。單獨的特異點或高杠桿點不一定會影響回歸系數的估計，但如果既是特異點又是高杠桿點則很可能是一個影響回歸方程的「有害」點。對特異點、高杠桿點、強影響點診斷的指標有Pearson殘差、Deviance殘差、杠桿度統計量H（hat matrix diagnosis）、Cook 距離、DFBETA、Score檢驗統計量等。這五個指標中，Pearson殘差、Deviance殘差可用來檢查特異點，如果某觀測值的殘差值>2，則可認為是一個特異點。杠桿度統計量H可用來發現高杠桿點， H值大的樣品說明距離其他樣品較遠，可認為是一個高杠桿點。Cook 距離、DFBETA指標可用來度量特異點或高杠桿點對回歸模型的影響程度。Cook距離是標准化殘差和杠桿度兩者的合成指標，其值越大，表明所對應的觀測值的影響越大。DFBETA指標值反映了某個樣品被刪除後logistic回歸系數的變化，變化越大(即DFBETA指標值越大)，表明該觀測值的影響越大。如果模型中檢查出有特異點、高杠桿點或強影響點，首先應根據專業知識、數據收集的情況，分析其產生原因後酌情處理。如來自測量或記錄錯誤，應剔除或校正，否則處置就必須持慎重態度，考慮是否採用新的模型，而不能只是簡單地刪除就算完事。因為在許多場合，異常點的出現恰好是我們探測某些事先不清楚的或許更為重要因素的線索。
7． 回歸系數符號反常與主要變數選不進方程的原因：
① 存在多元共線性；
② 有重要影響的因素未包括在內；
③ 某些變數個體間的差異很大；
④ 樣本內突出點上數據誤差大；
⑤ 變數的變化范圍較小；
⑥ 樣本數太少。
8． 參數意義
① Logistic回歸中的常數項（b0）表示，在不接觸任何潛在危險／保護因素條件下，效應指標發生與不發生事件的概率之比的對數值。
② Logistic回歸中的回歸系數（bi）表示，其它所有自變數固定不變，某一因素改變一個單位時，效應指標發生與不發生事件的概率之比的對數變化值，即OR或RR的對數值。需要指出的是，回歸系數β的大小並不反映變數對疾病發生的重要性，那麼哪種因素對模型貢獻最大即與疾病
追問：
聯系最強呢? (InL(t-1)-InL(t))三種方法結果基本一致。
③ 存在因素間交互作用時，Logistic回歸系數的解釋變得更為復雜，應特別小心。
④ 模型估計出OR，當發病率較低時，OR≈RR，因此發病率高的疾病資料不適合使用該模型。另外，Logistic模型不能利用隨訪研究中的時間信息，不考慮發病時間上的差異，因而只適於隨訪期較短的資料，否則隨著隨訪期的延長，回歸系數變得不穩定，標准誤增加。
9． 統計軟體
能夠進行logistic回歸分析的軟體非常多，常用的有SPSS、SAS、Stata、EGRET (Epidemiological Graphics Estimation and Testing Package)等。
Ⅲ 支點對杠桿的影響
如果支點處的摩擦力過大,則會導致本來不應當平衡時,杠桿也可能平衡(也就是說轉不動了),所以影響杠桿的作用.
Ⅳ 外匯杠桿高一點好還是低一點好
杠桿的高低是決定保證金的高低，保證金的高低是有利有弊的，杠桿高保證金低，在資金的利用率上是高，但是容易讓客戶重倉交易，這樣爆倉的幾率就高，因為不加大交易手數根本體現不出高杠桿的優勢；杠桿低保證金高，雖然資金的利用率不夠高，但是抗風險的能力強；具體如何還是看你的實際情況。
Ⅳ 改變杠桿的懸掛點,支點,會改變額外功的大小嗎
取決於杠桿有沒有自重,如果有自身重量,那就有改變
如果沒有自重,功的大小隻是與原來物體的大小以及位移的距離有關.杠桿能改變力的大小,不改變功的大小.
Ⅵ 杠桿的高低對交易有什麼影響嗎
低杠桿的平台每天都在說高杠桿的風險巨大。高杠桿的平台每天都在說低杠桿的資金利用率差，並且強調風險大小跟杠桿倍數沒關系，而是取決於交易模式。
杠桿的大小跟外匯平台也是息息相關的，平台會設置杠桿的大小，選擇外匯平台杠桿可以去匯查查上仔細進行比對。
舉例說明，以賬戶資金6000美元，買1張歐元/美圓跌為例(一個點10美金)：
1：20倍杠桿：佔用資金5000美金，賬戶內還有1000美金是活動的，可以抵抗100個點的風險，當市場價格向上波動虧損100點的時候，發生保證金追繳，系統就會強制為你平倉。(風險極大)
1：100倍杠桿：佔用資金1000美金，賬戶內還有5000美金是活動的，可以抵抗500個點的風險，當市場價格向上波動虧損500點的時候，發生保證金追繳，系統會強制為你平倉。(風險一般)
1：400倍杠桿：佔用資金250美金，賬戶內還有5750美金是活動的，可以抵抗575個點的風險，當市場價格向上波動虧損575點的時候，發生保證金追繳，系統才會強制為你平倉。(風險相對於1：20和1：100倍杠桿都小)
最後，我們可以得出這樣的結論：在賬戶同等資金的條件下，做同等手數(1張合約稱為1手)的情況下，杠桿比例越高，風險越小!
Ⅶ 什麼是高杠桿點
支點：杠桿繞著轉動的固定點，一般情況下該點是不移動的。簡單一點講，就是在杠桿轉動時，唯一的一個不動點。你只要找到這一點，就將其判斷為支點。動力：使杠桿轉動的力。這個力的作用點在杠桿上，你需要知道的是這個力的大小及方向。題目一般都會把這兩個條件告訴你，然後你將這個力的方向延長，這條畫出來的虛線我們稱之為動力作用線。阻力：阻礙杠桿轉動的力。阻力的方向的判斷比較難，但是必須知道。舉例子好理解：用木頭撬動石頭時，杠桿是要克服石頭重力轉動的，所以此時石頭重力是阻力，方向是豎直向下。初中題目如果沒有直接或間接告訴你阻力的方向和大小，一般就是要克服重力轉動的，類似於上面的題目。阻力作用線和動力作用線一樣，需要畫出來。動力臂：從支點到動力作用線的距離。只要畫出過支點的垂直於動力作用線的線段，這個線段長度就是動力臂的長度，所謂距離，就是支點離線段的最近距離嘛！阻力臂：從支點到阻力作用線的距離。杠桿是個物理模型．通常支點就是相對」固定」的位置．用筷子夾食物，那麼支點在筷子與手的上部（不是手指）接觸的部位．有些情況下支點是移動的，例如動滑輪看成動力臂為阻力臂二倍的杠桿時．還有時杠桿的支點是可以任意選定的．例如一座」獨木橋」的問題，可將支點選在任意一端（甚至橋上任意一點）
Ⅷ 使用杠桿提升物體時,懸掛點不同,有什麼影響
懸掛點不同，則力的作用點到達支點的距離，即力臂不同。
公式是F1*l1=F2*l2
當阻力與阻力臂不變時，力臂越小，動力越大，力臂越大，動力越小
Ⅸ 金融高杠桿有什麼影響
答：
金融高杠桿在放大收益的同時，會同時增大風險。
最鮮明的例子就是08年金融危機，危機前美國投行賺得盆滿缽滿，危機後雷曼兄弟倒閉，世界經濟大衰退。