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发布时间: 2022-07-08 14:26
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以棕榈油期货价格P为被解释变量,豆油期货价格Y为解释变量进行一元线性回归分析。结果如下:
综上所述,得到的分析结论是( )。
本题解析:
豆油期价与棕榈油期价的线性关系可以表示为:,豆油期价的系数为正,表明棕榈油和豆油的价格线性正相关。
以棕榈油期货价格P为被解释变量,豆油期货价格Y为解释变量进行一元线性回归分析。结果如下:
根据图片信息可知,两者的线性回归拟合度( )。
本题解析:
豆油期价与棕榈油期价的线性回归拟合优度为0.818597,说明所建立的一元线性回归模型整体上对样本数据拟合效果较好。
某资产管理机构设计了一款挂钩于沪深300指数的结构化产品,期限为6个月,若到期时沪深300指数的涨跌在-3.0%到7.0%之间,则产品的收益率为9%,其他情况的收益率为3%。据此回答以下三题。
投资于该理财产品的投资者对股市未来半年行情的看法基本为( )。
本题解析:
若到期时沪深300指数的涨跌在-3.0%到7.0%之间,则产品的收益率为9%,远远高于其他情况的收益率,所以投资者预期涨跌幅度在-3.0%到7.0%之间。
某资产管理机构设计了一款挂钩于沪深300指数的结构化产品,期限为6个月,若到期时沪深300指数的涨跌在-3.0%到7.0%之间,则产品的收益率为9%,其他情况的收益率为3%。据此回答以下三题。
假设产品发行时沪深300指数的点数是3200点,则该结构化产品中的期权的行权价为( )。
本题解析:
若到期时沪深300指数的涨跌在-3.0%到7.0%之间,产品行权,所以期权的行权价分别为
3200×(1-3%)=3104,
3200×(1+7%)=3424。
某研究员对生产价格指数(PPI)数据和消费价格指数(CPI)数据进行了定量分析,并以PPI为被解释变量,CPI为解释变量,进行回归分析。据此回答以下四题。
利用上述回归方程进行预测,如果CPI为2%,则PPI为( )。
本题解析:
根据回归方程,代入数据,可得:PPI=0.002+0.85CPI=0.002+0.85×2%=1.9%。
某研究员对生产价格指数(PPI)数据和消费价格指数(CPI)数据进行了定量分析,并以PPI为被解释变量,CPI为解释变量,进行回归分析。据此回答以下四题。
PPI和CPI的相关系数为0.975,则PPI和CPI之间存在着( )。
本题解析:
PPI和CPI的相关系数为0.975,大于零,接近于1,所以二者之间存在着正相关关系。
某日,某油厂向某饲料公司报出以大连商品交易所豆粕期货5月主力合约价格+升水180元/吨的来年2月份之前期货的豆粕基差销售报价。当日豆粕基差为+200元/吨。饲料公司通过对豆粕基差图的分析发现,豆粕基差通常在0~150元/吨的区间。
投资者判断未来一段时间豆粕基差( )的可能性较大。
本题解析:
豆粕基差通常在0~150元/吨的区间,当日豆粕基差为+200元/吨,较其正常值来说偏高,因此未来豆粕基差走弱的可能性较大。
某分析师认为美元走势对原油价格可能存在一定影响,他获取了最近的516个交易日的美元指数(X变量)和布伦特原油期货标牌价(Y变量)数据并进行一元回归分析,结果如下:
得到的回归方程为( )。
本题解析:
根据上述输出结果,可知截距为114.33,X的系数为-0.281,因此回归方程为: Y=114.33-0.281X
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