Regression Analysis

### 概要 回帰分析（Regression Analysis）は、一つ（または複数）の変数（説明変数）が、別の変数（目的変数）に与える影響を測定し、両者の関係性を統計的なモデル（回帰式）として表現・分析する手法です。 ### 種類 - **単回帰分析:** 説明変数が一つの場合。 - **重回帰分析:** 説明変数が二つ以上の場合。 - その他、線形回帰、非線形回帰など、様々な種類があります。 ### 目的と利用場面 - **関係性の定量化:** 変数間の関係性の強さや方向を数値（回帰係数）で示します。 - **要因分析:** ある事象がどのような要因によって引き起こされているのかを分析します。 - **将来予測:** 過去データから得られた回帰式を用いて、目的変数の値を予測します。 - **仮説検証:** ある要因が結果に影響を与えるという仮説を統計的に検証します。 ### 金融・取引分析での応用例 - **資産リターンの要因分析:** 市場リターン（ベータ）などが個別株リターンに与える影響を分析（例: CAPM）。 - **価格予測モデル:** 過去の価格データや関連指標を用いて将来価格を予測するモデル構築。 - **ヘッジ比率の推定:** 資産間の価格変動の関係から最適なヘッジ比率を推定。 ### 注意点 - **相関関係と因果関係:** 回帰分析は関連性を示しますが、必ずしも因果関係を示すものではありません。 - **モデルの妥当性:** 使用するモデルがデータに適合しているか、必要な仮定が満たされているか確認が必要です。 - **多重共線性:** 重回帰分析で説明変数同士の相関が高いと、推定が不安定になることがあります。