use "$id.dta", clear
tsset date //设定为时间序列变量
tsline clsprc , xlabel(,angle(60)) subtitle("$nn $id")
graph export "$out\price_$id.png", replace
sum rit //计算日收益率的平均值及波动率
*-下载指数数据
cntrade 000001
rename rit retmkt //更该指数收益名称，便于与个股合并
rename stkcd index
save index_000001.dta, replace
erase 000001.dta
*-调用上证指数
use 000001.dta, clear // 上证指数
tsset date
tsline clsprc , xlabel(,angle(60)) subtitle("上证指数")
![上证指数]
*-合并数据
use "index_000001.dta", clea
贝塔系数的计算
贝塔系数利bai用回归的方法计算。贝塔系du数为1即证券的价格与市场一同变zhi动。贝塔系数高于1即证券价格比总体市场更波动。贝塔系数低于1（大于0）即证券价格的波动性比市场为低。
贝塔系数的计算公式
其中Cov(ra,rm)是证券a的收益与市场收益的协方差；是市场收益的方差。
Cov(ra,rm) = ρamσaσm
所以公式也可以写成：
其中ρam为证券a与市场的相关系数，相关系数计算公式：ρ(a,m)=Cov(a,m)/(σaσm)；
回归分析就是根据已知数据的变化趋势来确定回归函数（方程），其中回归系数待定，而后利用一些数值方法或者统计方法来估计回归系数。
一元线性回归分析就是估计方程y=kx+b是中的系数k和b，常见的方法有：计算数学的方法——最小二乘法、统计方法——最大似然估计法、机器学习方法——感知机等，此外还可以利用矩阵的运算（其实是极小值解而已）来直接求解。
本文以y = 2x + 1和y=-2x+5的数据进行拟合为例，给出了利用最小二乘法来估计回归系数的方法及matlab实现。...
1.估计系数(estimating coefficient)
2.残差平方和(residual sum of squares)
RSS = e1^2 + e2^2 + ... + en^2
=(y1-Beta0-Beta1*x1)^2 + (y2-Beta0-Beta1*x2)^2 + ... + (yn-Beta0-Beta1*xn)^2
3.样本均值(sample me...
这是一篇关于线性回归的基本操作，用月度收益率数据以及其所在市场的市场收益率数据，通过StataIC软件求得个股的β系数
博主是一个普普通通的大学生，没有很厉害的技术，写的内容都是不太正经的偏小白简单的，写的也是学校教过的知识消化后自己的见解，不是很学术研究的博文。
配置：Window 7旗舰版+64位操作系统+StataIC 14（64-bit）
二、参数解释
1. β值的含义
β值衡量系统性风险
β=1，表示该单项资产的风险收益率与市场组合平均风险收益率呈同比例变化；
Symbol [证券代码] - 以证券交易所公布的证券代码为准
EndDate [统计截止日期] - YYYY-MM-DD，前四位表示会计报表公布年度
StateTypeCode [报表类型] - 1=合并会计报表；2=母公司会计报表
Area [地区] - 1、国内2、国外
ApplyTypeCode [申请类型编码] - S5201=已申请;S5202=已获得;S5203=已授权;S5204=截至报告期末累计获得;S5205=截止报告期末累计已被受理;S5206=截止报告期末累计已
佛山照明β系数估计
###HW-04-熊童悦-16332183
global path "D:\公司金融"
cd $path
cap mkdir data
cap mkdir refs
cap mkdir out
cap mkdir adofiles
global D "$path\data&amp
微信公众号：coderpai
在这篇文章中，我们将强调理解股票市场中 beta 的重要性，以及我们如何来使用 beta 来对冲市场风险。我们还会利用 Python 来计算任何股票的 beta 值。接下来，让我们开始吧，来编写 Python 程序。
什么是 beta 值？
基准投资组合（标普 500 指数）或者市场投资组合所表现出来...
一、贝塔系数（ β ）
是一个统计学上的概念,是一个在＋1至-1之间的数值,它所反映的是某一投资对象相对于大盘的表现情况。其绝对值越大,显示其收益变化幅度相对于大盘的变化幅度越大；绝对值越小,显示其变化幅度相对于大盘越小。如果是负值,则显示其变化的方向与大盘的变化方向相
