Chap5_從數(shù)據(jù)找關(guān)聯(lián)教學(xué)課件

1、金融數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析金融數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析項(xiàng)目五 從數(shù)據(jù)找關(guān)聯(lián)0101背景：眾籌和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)0101知識(shí)：相關(guān)和回歸0101實(shí)踐：數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析學(xué)習(xí)目標(biāo)u 理解相關(guān)關(guān)系的概念u 理解回歸分析的意義u 掌握相關(guān)分析的方法u 掌握線性回歸分析的方法u 了解非線性回歸和多元回歸u 能夠利用Excel完成相關(guān)度、線性回歸方程的計(jì)算知識(shí)背景知識(shí)背景 眾眾籌和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)籌和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 眾籌的概念u 最早于2006 年 8 月由美國學(xué)者克爾薩利文提出u 眾籌融資模式的出現(xiàn)解決了中小企業(yè)融資難的問題u 眾籌成為中國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展中的主力軍目前，眾籌主要指融資者不需要通過傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)投資人進(jìn)行融資，而是直接通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，尋求更加

2、廣泛的投資者和資金，每個(gè)投資者以適合自己的相對較少的額度對融資者提供資金支持，從而獲得預(yù)計(jì)產(chǎn)出的產(chǎn)品或股權(quán)回報(bào)。眾籌模式的主體框架u籌資人：要獲得一定資金支持的企業(yè)或者個(gè)人u投資人：想要進(jìn)行項(xiàng)目投資的廣大用戶u眾籌平臺(tái)：籌資人和投資人之間的橋梁和紐帶眾籌的融資流程眾籌網(wǎng)站的融資流程通常分為以下六個(gè)步驟設(shè)計(jì)項(xiàng)目審核項(xiàng)目創(chuàng)建項(xiàng)目宣傳項(xiàng)目項(xiàng)目籌資項(xiàng)目執(zhí)行國內(nèi)外典型眾籌融資平臺(tái)u 根據(jù)Massolution公司的研究報(bào)告， 2007 年全球不足100 個(gè)眾籌融資平臺(tái),到2013 年下半年則有2 000 多個(gè)，融資額也高達(dá)上百億美元u 美國的Kickstarter作為當(dāng)前規(guī)模最大的眾籌平臺(tái)，于2009

3、年4 月28 日開始運(yùn)營。到目前為止，已有118 000余個(gè)項(xiàng)目，總計(jì)募集資金達(dá)到1 158 萬美元u 眾籌在美國迅速發(fā)展一方面得益于在信息不對等的經(jīng)濟(jì)氛圍下，眾籌方式活躍了美國的資本市場，為中小企業(yè)的發(fā)展帶來的新的希望u 眾籌在美國的健康發(fā)展得益于美國法律監(jiān)管的規(guī)范國內(nèi)外典型眾籌融資平臺(tái)眾籌平臺(tái)在中國的起步時(shí)間較晚，2011年7月上線的“點(diǎn)名時(shí)間”是中國最早成立的眾籌平臺(tái)，也是吸收項(xiàng)目最多的眾籌網(wǎng)站最成功的眾籌項(xiàng)目“大魚海棠”“大魚海棠”項(xiàng)目u “大魚海棠一部給少年帶來信仰的動(dòng)畫電影”u 2013年8月1日成功籌集到了1582650元，在預(yù)定時(shí)間內(nèi)超過了預(yù)定金額1200000元u 但在籌資成

4、功后，該項(xiàng)目的諸多承諾未能向投資人兌現(xiàn)眾籌項(xiàng)目成功的相關(guān)因素u 在Kickstarter平臺(tái)中，根據(jù)已經(jīng)融資的項(xiàng)目分析，籌資人的創(chuàng)意、投資者的夢想是眾籌融資項(xiàng)目成功不可或缺的重要因素u 于國內(nèi)的眾籌項(xiàng)目，其產(chǎn)品價(jià)值、預(yù)期收益、信任度、貨幣成本等成為重要因素知識(shí)要點(diǎn)知識(shí)要點(diǎn) 相關(guān)與回歸分析相關(guān)與回歸分析相關(guān)分析u 相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系u 它不等同于函數(shù)關(guān)系，也不等同于因果關(guān)系u 相關(guān)分析的目的在于分析現(xiàn)象間相關(guān)關(guān)系的形式和密切程度以及依存變動(dòng)的規(guī)律性相關(guān)分析主要內(nèi)容u 確定變量之間有無相關(guān)關(guān)系，以及相關(guān)關(guān)系的表現(xiàn)形式u 在線性相關(guān)關(guān)系中該密切程度由相關(guān)系數(shù)表示u 相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)相關(guān)

5、的種類直線相關(guān)曲線相關(guān)特征與相關(guān)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)反映的特征相關(guān)系數(shù)（相關(guān)系數(shù)的平方稱為判定系數(shù)）兩變量間線性相關(guān)關(guān)系非線性相關(guān)系數(shù)、非線性判定系數(shù)兩變量間曲線相關(guān)關(guān)系復(fù)相關(guān)系數(shù)、復(fù)判定系數(shù)多元線性相關(guān)關(guān)系正相關(guān)和負(fù)相關(guān)u 當(dāng)自變量的數(shù)值增加，因變量的數(shù)值也基本隨之增加，即為正相關(guān)u 因變量的值隨著自變量值得增加而降低，則是負(fù)相關(guān)相關(guān)的密切程度u 完全相關(guān)u 不完全相關(guān)u 無相關(guān)相關(guān)系數(shù)的計(jì)算u 在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，相關(guān)的意義是用來衡量兩個(gè)變量相對于其相互獨(dú)立的距離u 對于不同的測量尺度，有多種相關(guān)系數(shù)可用，例如Pearson相關(guān)系數(shù)、凈相關(guān)、相關(guān)比、Gamma相關(guān)系數(shù)等u 最常用的是Pearson相關(guān)系數(shù)

6、（Pearsons r）Pearson相關(guān)系數(shù)u 兩個(gè)變量之間的協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差的商u 樣本相關(guān)系數(shù)(樣本皮爾遜系數(shù)) ,()()cov(, )XYX YXYXYE XYX Y 12211()()()()niiinniiiiXXYYrXXYYPearson相關(guān)系數(shù)u 皮爾遜系數(shù)是對稱的u 皮爾遜相關(guān)系數(shù)的變化范圍為-1到1u 缺點(diǎn)：它接近于1的程度與樣本數(shù)相關(guān)(, )( ,)corr X Ycorr Y X相關(guān)系數(shù)的應(yīng)用示例假設(shè)一種新產(chǎn)品上市。在上市之前，公司的物流部需把新產(chǎn)品合理分配到全國的10個(gè)倉庫，新品上市一個(gè)月后，要評估實(shí)際分配方案與之前考慮的其他分配方案哪個(gè)更好，希望通過這樣的評估，可

7、以在下一次的新產(chǎn)品上市使用更準(zhǔn)確的產(chǎn)品分配方案，以避免由于分配而產(chǎn)生的積壓和斷貨地區(qū)地區(qū)銷量鋪貨量ABC廣州5032600051005200北京6532650066005800上海5500700054004800成都4530400043004200南京2300200022002500杭州3254300035003000哈爾濱8095900078008500沈陽7530800070007500昆明3841320035003200西安4500520048004000通過計(jì)算，得到三種方案與地區(qū)銷量之間的相關(guān)系數(shù)分別是0.963、0.991、0.978。B的相關(guān)系數(shù)是最大的，這樣就評估到B的分配方案

8、比實(shí)際分配方案A更好，在下一次的新產(chǎn)品上市分配計(jì)劃中，就可以考慮用B這種分配方法來計(jì)算實(shí)際分配方案。相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)采用費(fèi)舍（R.A.Fisher）的t 檢驗(yàn)法相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)示例驗(yàn)證企業(yè)月產(chǎn)量和單位成本之間的相關(guān)性序 號月產(chǎn)量（千件）單位產(chǎn)本（元）12.19123.28634.18045.47156.37266.86377.65888.55099.742合計(jì)53.7613回歸分析u 回歸分析目的在于了解兩個(gè)或多個(gè)變數(shù)間是否相關(guān)、相關(guān)方向與強(qiáng)度，并建立數(shù)學(xué)模型以便觀察特定變數(shù)u 與相關(guān)分析相比，回歸分析需要通過樣本數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)模型，從而能夠幫助人們了解因變量隨著自變量變化的具體表現(xiàn)u

9、可以利用該模型通過自變量對因變量進(jìn)行預(yù)測線性回歸分析u 線性回歸（Linear regression）是利用稱為線性回歸方程的最小二乘函數(shù)對一個(gè)或多個(gè)自變量和因變量之間關(guān)系進(jìn)行建模的一種回歸分析u 在線性回歸中只有一個(gè)自變量的情況稱為簡單回歸，大于一個(gè)自變量情況的叫做多元回歸簡單線性回歸最簡單但用途很廣的回歸模型根據(jù)樣本得到的簡單線性回歸式Y(jié)X yabx線性回歸方程的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)u擬合優(yōu)度 指回歸直線對觀測值的擬合程度u 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 檢驗(yàn)所有自變量作為一個(gè)整體與因變量之間是否有顯著的線性相關(guān)關(guān)系u 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn) 檢驗(yàn)每個(gè)自變量對因變量是否是重要的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)21SSRSSERSS

10、TSST 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)顯著性檢驗(yàn)是通過F 檢驗(yàn)進(jìn)行的回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)通過t 統(tǒng)計(jì)量實(shí)現(xiàn)。各種檢驗(yàn)之間的關(guān)系u 判斷一個(gè)回歸模型是否正確，首先要看模型是否具有合理的經(jīng)濟(jì)意義，其次才是統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)u 擬合優(yōu)度和F 檢驗(yàn)都是對回歸方程的顯著性檢驗(yàn)u 對于一元線性回歸，F(xiàn) 檢驗(yàn)和t 檢驗(yàn)是一致的u 對于多元線性回歸，則不存在這樣的關(guān)系2211nkRFkR2Ft利用線性回歸方程進(jìn)行預(yù)測u 在計(jì)算得到線性回歸方程的系數(shù)、并對該方程進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)后，可以利用該方程進(jìn)行預(yù)測u 預(yù)測分為點(diǎn)預(yù)測和區(qū)間預(yù)測如何縮小置信區(qū)間u “如果給定解釋變量值，根據(jù)模型就可以得到被解釋變量的預(yù)測值為值