資本資產定價模型的一個研究焦點是證券市場線，證券市場線表示資產對于β系數的期望收益。風險相同時，投資者總是期望更高的收益，證券定價高于證券市場線時出現證券價值低估，相反及高估。

證券市場收益率ri=α+βrm，其中rm為同期市場收益率，利用scipy庫的stats模塊對資本資產定價模型進行最小二乘回歸分析。具體代碼如下

from scipy import stats stock_return=[0.065,0.0265,-0.0593,-0.001,0.0346]# ri mkt_return=[0.055,-0.09,-0.041,0.045,0.022]# rm result=stats.linregress(stock_return,mkt_return) # 線性回歸，證券市場線ri=α+βrm print(result.slope,result.intercept)

輸出結果為：

0.5077431878770808 -0.008481900352462384 #前者為斜率后者為截距

scipy.stats.Lineregress函數可以輸出回歸線的斜率、截距、相關系數、假設檢驗的p值和估算值的標準誤差。

LinregressResult(slope=0.5077431878770808, intercept=-0.008481900352462384, rvalue=0.38455905003823676, pvalue=0.5227155239089462, stderr=0.7036705543221569)

上圖是Lineregerss的輸出完整結果，其中slope代表斜率，intercept代表截距，rvalue代表皮爾遜相關系數r，pvalue代表假設檢驗的p值，stderr代表標準誤差。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python中利用scipy库进行最小二乘回归分析（金融相关）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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