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21、回歸分析法有何優點？在使用該法時，應注意哪些問題？

答：優點：1、回歸分析法在分析多因素模型時，更加簡單和方便；2、運用回歸模型，只要采用的模型和數據相同，通過標準的統計方法可以計算出唯一的結果，但在圖和表的形式中，數據之間關系的解釋往往因人而異，不同分析者畫出的擬合曲線很可能也是不一樣的；3、回歸分析可以準確地計量各個因素之間的相關程度與回歸擬合程度的高低，提高預測方程式的效果；在回歸分析法時，由于實際一個變量僅受單個因素的影響的情況極少，要注意模式的適合范圍，所以一元回歸分析法適用確實存在一個對因變量影響作用明顯高于其他因素的變量是使用。多元回歸分析法比較適用于實際經濟問題，受多因素綜合影響時使用。

22、基本面分析有哪些基本步驟？

答：一是熟悉品種背景與收集數據資料包括熟悉品種背景、收集統計數據及辨析及處理數據二是建立模型及模型的完善，三是模型的應用與修正。

23、基本面數據處理應該注意什么問題？

答：對于分析者來說，在數據處理時，僅僅知道哪些數據可以用是不行的，還必須對這些統計數據的含義及由來有一個清晰的了解。由于基本面分析涉及的時間周期較長，價格有自然上漲趨勢，因此涉及分析商品的長期價格時，應該剔除通貨膨脹對價格的影響。

24、解釋模型和預測模型有何區別？

答：解釋模型和預測模型主要是從影響因素與價格的時間角度考慮的。解釋模型中，影響因素（自變量）和價格（因變量）的時間幾乎是同步發生的。解釋模型試圖說明歷史價格對歷史供求力量的響應。不過解釋模型不一定能夠進行有效的預測，只有當解釋模型中的因素預測相對比較容易的時候，利用解釋模型來進行預測才具備一定的可行性，現實中實際模型一般是混合型模式，即其中一部分的自變量與價格之間具有同步關系，而另一部分自變量具有提前關系。

25、建立模型有哪些注意事項？

答：模型的建立是一個秩序漸進的過程，需要不斷探索改進。建模時有兩個值得注意的地方。第一，對建立模型者而言，當模型不可能解釋過去某段時間內的價格行為時，也有積極意義。因為它意味著模型可能有考慮不周的地方，比如，遺漏了比較重要的影響因素，這將有助于建模提高模型質量。而且有時不尋常的價格行為，可能僅僅是受孤立事件的影響，這種情況下應該將異常數據剔除可能反而是更好的處理方式。第二個值得注意的地方是必須分清實際數據與在此之前的估計值之間的差別。實際上與市場當時交易的價格匹配的是預估值，而非實際值。這說明在模型中如果采用過去的估計值而不用實際值，擬合效果可能會更佳。因而，在模型構建與驗證時，觀察預期的統計數據是否可以改善模型效果是值得的。

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（責任編輯：中大編輯）

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