선형 관계는 무엇입니까?

하나 또는 0의 힘을 가진 하나 이상의 독립 변수의 변화가 종속 변수에 영향을 미치는 경우 선형 관계가 발생합니다.선형 관계는 플롯에 직선으로 표시됩니다.통계에서 선형 회귀는 선형 관련 데이터 포인트 세트를 통해 선형 방정식에 맞는 데 사용됩니다.재무 이론의 예는 자산과 시장의 초과 수익 사이의 선형 관계를 설명하는 보안 특성 라인입니다.독립 변수 x는 수평 축에 표시되고 종속 변수 y는 수직 축에 표시됩니다.상수 m은 직선의 경사 또는 가파른 것입니다.상수 B는 y 절편이라고하며 라인이 수직 축을 가로 지르는 경우 Y의 값입니다.

일련의 데이터 포인트가 완벽하게 선형 관계를 갖는 경우 플롯은 직선을 형성합니다.두 변수 사이에 강한 선형 관계가 존재할 수 있지만 실제 데이터에서는 거의 발생하지 않습니다.다른 경우에는 데이터가 약하게 선형이지만 작업 및 모델링이 쉽기 때문에 선형 방정식은 여전히 흥미 롭습니다.두 경우 모두 최소 제곱 방법과 같은 선형 회귀 기술은 관계를 설명하는 데 사용될 수 있습니다.예를 들어, 선형 회귀 분석은 임금을 시간의 함수로 고려하여 지난 10 년 동안 임금률에 관한 데이터에 사용될 수 있습니다.특정 연도의 예상 임금 요금은 선형 방정식을 사용하여 계산할 수 있으며이 정보는 저축 및 퇴직을 위해 예산을 책정하는 데 사용될 수 있습니다.

자본 자산 가격 모델에서 보안 특성 라인은 단일 자산의 역사적 역사적 회귀에 의해 도출됩니다.데이터와 체계적인 위험과 비 체계적 위험 사이의 선형 관계를 설명합니다.독립 변수는 시장의 초과 수익이며 종속 변수는 자산의 초과 수익입니다.알파 (Alpha)라고 불리는 Y 절편은 위험을 감안할 때 투자 수익을 측정합니다.알파가 긍정적이면 투자가 과도하게 성능이 좋았으며, 부정적인 성과가 저조한 경우, 제로가 발생하면 투자의 위험이 주어지면 수익률이 적절합니다.특징 라인의 경사를 베타라고하며 시장 변화에 대한 자산의 민감도를 설명합니다.긍정적 인 베타는 자산의 가격이 시장과 함께 움직이는 것을 의미합니다.베타가 0에서 1 사이 인 경우 자산 가격은 시장만큼 변동하여 포트폴리오의 변동성을 줄일 수 있습니다.베타가 1보다 크면 시장이 증가하면 자산이 시장보다 우수하지만 시장이 감소하면 시장이 저조하여 수입이나 손실이 높아집니다.