模型中加入残差项会使结果变好吗
风险归因分析方法？
风险归因分析方法？
风险归因的分析方法是根据基金的重仓股，基于个股的风格因子暴露度以及行业属性，按照个股的配置比例加权得到权益资产部分的风格因子暴露度以及行业的配置比例。
这样一来，组合的风格因子贡献就是组合风格因子暴露度乘以风格因子的收益率，行业因子贡献就是组合在行业上的占比乘以该行业指数收益率，剩余未能归因的收益我们称之为特质因子贡献。
其实就是模型的残差项，也可以把它理解为基金经理的特质能力。
stata怎么用模型求残差项？
reg y x1 x2 x3
predict e,r
就可以生成变量命为e的残差
回归标准化残差直方图怎么看？
最主要的是两个表，一个是拟合优度表，给出判定系数R方。
二是回归系数表，给出回归系数估计值及其显著性检验的结果。 残差的直方图，主要是用来判断残差是否服从正态分布。因为经典回归模型的基本假设之一是，随机误差项服从正态分布。
ols模型用处？
OLS模型是指一种最小化回归模型残差平方和的估计方法。
OLS是ordinary least square的简称，意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估计就是寻找参数β1、β2……的估计值，使上式的离差平方和Q达极小。
式中每个平方项的权数相同，是普通最小二乘回归参数估计方法。在误差项等方差、不相关的条件下，普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计。
用途:用这种方法可以算出计量模型中的参数，它是计量经济学中最基本，也是用的最多的方法。计算很复杂，你只要把原理搞清楚就可以了。现在都是将数据输入软件，由程序来计算的。
一元线性回归常数项的解释？
一言以蔽之,在计量经济学的线性回归模型中,常数项在很多情况下并无实际的解释意义。
要论含义,常数项的数学含义是,平均来讲,当所有解释变量的值为0的时候,被解释变量的值是几但是在计量经济学的实证模型中,这通常是无意义的,原因很简单,因为在很多时候,解释变量的定义域并不一定包括0,比如人的身高、体重等等。可是,即便所有的解释变量都可以同时取0,常数项依然是基本无意义的。我们回到线性回归的本质上来讲的话,所有参数的确定都为了一个目的:让残差项的均值为0,而且残差项的平方和最小。所以,想象一下,当其他的参数都确定了以后,常数项的变化在图像上表现出来的就是拟合曲线的上下整体浮动,当曲线浮动到某一位置,使得在该位置上,残差项的均值为0,曲线与y轴所确定的截距即为常数项。因此,可以理解为常数项是对其他各个解释变量所留下的偏误(bias)的线性修正。但是要说常数项具体的值所代表的解释意义,在通常情况下是无意义的。