大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于股票价格拟合优度指标的问题，于是小编就整理了3个相关介绍股票价格拟合优度指标的解答，让我们一起看看吧。
拟合优度的计算公式？
对非线性方程：
（1）计算残差平方和Q=∑(y-y*)^2和∑y^2，其中，y代表的是实测值，y*代表的是预测值；
（2）拟合度指标RNew=1-(Q/∑y^2)^(1/2)
Rnew是最近才出现的用于判定非线性回归方程的拟合度的统计参数，现在我还没有看到它的中文名称。之所以用角标new就是为了和线性回归方程的判定系数R2、adjusted R2进行区别。在对方程拟合程度的解释上，Rnew和R2、adjusted R2是等价的，其意义也相同。
对线性方程：
R^2==∑(y预测-y)^2/==∑(y实际-y)^2，y是平均数。如果R2=0.775，则说明变量y的变异中有77.5％是由变量X引起的。当R2＝1时，表示所有的观测点全部落在回归直线上。当R2=0时，表示自变量与因变量无线性关系。
相关指数含义？
相关指数R2表示一元多项式回归方程拟合度的高低，或者说表示一元多项式回归方程估测的可靠程度的高低。
事物之间的相互关系：因果关系（两种事物）、共变关系（三种事物）、相关关系（两种事物）。
相关：事物之间存在关系，但又不能直接做因果关系解释时，称事物间的联系为相关。
判断两个因素或变量之间是否有关系，定量地研究这些关系，称为相关分析。
按性质不同，相关可以划分为：正相关、负相关、零相关。
正相关：两个变量向相同的方向变化。即一个变量的值增加，另一个变量得值也增加。
负相关：两个变量向相反的方向变化。即一个变量的值增加，另一个变量的值相应地减少。
零相关：两列变量之间没有关系，即一列变量变动时，另一列变量作无规律变动。
相关系数是一种描述性统计量，它指的是一个变量与另一个变量的变化的对应程度。符号：总体相关系数ρ；样本相关系数r。
直线回归：当一变量随另一变量有规律变化时，它们之间依存变化的数量关系称直线回归。
直线回归分析：据实测值建立一个回归方程，来定量表达两变量间数量依存变化关系的方法和过程。
决定系数表示的是两个变量之间共同方差的比例。用符号表示：
。例如：如果两个变量之间的相关系数r=0.82，那么
=0.67，我们就可以得出结论说，由于两个变量间的线性关系，Y变量的67%的变异可以有X变量中的变异来预测和解释。
拟合优度检验：对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验。度量拟合优度的指标：判定系数（可决系数）
。可决系数的取值范围：[0，1]，
越接近1，说明实际观测点离样本线越近，拟合优度越高。
相关系数和相关指数是两个不同的概念，一般是先求相关系数，分析相关性的强弱。然后求回归方程，最后求出相关指数，分析模型的拟合效果[1] 。
拟合优度是什么意思？
拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。
度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。
R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
R衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。
R等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。
实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。
因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。
统计上定义剩余误差除以自由度n–2所得之商的平方根为估计标准误。为回归模型拟合优度的判断和评价指标，估计标准误显然不如判定系数R。
R是无量纲系数，有确定的取值范围(0—1)，便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较；而估计标准误差是有计量单位的，又没有确定的取值范围，不便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较。
拟合优度是一个统计术语，是衡量金融模型的预期值和现实所得的实际值的差距。
它是一种统计方法应用于金融等领域，基于所得观测值的基础上作出的预测。换句话说，它是衡量如何将实际观测的数值进行模拟的相关预测。
主要是运用判定系数和回归标准差，检验模型对样本观测值的拟合程度。
当解释变量为多元时，要使用调整的拟合优度，以解决变量元素增加对拟合优度的影响。
到此，以上就是小编对于股票价格拟合优度指标的问题就介绍到这了，希望介绍关于股票价格拟合优度指标的3点解答对大家有用。