什么是回归分析法

回归分析（英语：Regression Analysis）是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。

回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。回归分析法预测是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量的变动情况预测与其有相关关系的某随机变量的未来值。进行回归分析需要建立描述变量间相关关系的回归方程。根据自变量的个数，可以是一元回归，也可以是多元回归。根据所研究问题的性质，可以是线性回归，也可以是非线性回归。非线性回归方程一般可以通过数学方法为线性回归方程进行处理。

回归分析都有哪些方法

OLS、GLS、FGLS和WLS都是回归分析中的方法，它们在处理数据时有一些不同之处，具体如下：

OLS（普通最小二乘法）：OLS是回归分析中最基本的方法。它的主要特点是假设误差项具有恒定方差，即方差不随解释变量的改变而改变。使用OLS估计参数时，会把每个样本点的误差平方相加，得到最小化误差平方和的参数值。

GLS（广义最小二乘法）：GLS是一种扩展了OLS方法的回归方法，通过对误差项进行加权，使得误差项的协方差矩阵可逆，从而解决了一个或多个方差和协方差不稳定的问题。

FGLS（异方差-稳健最小二乘法）：FGLS是一种对异方差性问题进行修正的方法，使用FGLS可以使残差方差固定而不受方差不齐影响。该方法需要先进行异方差性检验，然后再根据检验结果选择合适的权重函数来进行加权。

WLS（加权最小二乘法）：WLS是一种估计方法，它在样本方差不等、方差不稳定的情况下，通过对样本进行加权处理来缩小估计误差。通常，WLS会根据样本方差的倒数为每个样本点进行加权。

总体而言，这些方法之间的区别在于处理数据的方式以及解决的问题类型。不同的方法适用于不同的数据和分析需求。

财务管理中什么是回归分析法,其特点是什么

财管理中的回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。

财管理中的回归分析法的优点：

1、回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便；

2、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果，但在图和表的形式中，数据之间关系的解释往往因人而异，不同分析者画出的拟合曲线很可能也是不一样的；

3、回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；在回归分析法时，由于实际一个变量仅受单个因素的影响的情况极少，要注意模式的适合范围，所以一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。

应用：

社会经济现象之间的相关关系往往难以用确定性的函数关系来描述，它们大多是随机性的，要通过统计观察才能找出其中规律。回归分析是利用统计学原理描述随机变量间相关关系的一种重要方法。

在物流的计算中，回归分析法的公式如下：

y=a+bx

b=∑xy－n·∑x∑y/[∑x²－n·(∑x)²];

a=∑y－b·∑x/n