Ava2023-07-23 09:17:32
Ava这里的贝塔从公式来讲，等于delta Ri 除以 deta Return on P E，也等于PE的标准化结果，实际上这里是能推导出来这两个相等对吗？
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Simon2023-07-23 16:50:34
Simon同学，下午好。推不出来的。因为从beta公式来讲，是站在回归角度，y=b0+b1X，b1=ρ×σy/σx。这里是把X和Y代入模型，跑回归出来b0和b1。
但在这里，是把return，和b1，b2跑回归出来F1，F2，那么F的值，才是回归里的公式，F=ρ×σ（return）/σ（beta）
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b1的公式是怎么出来的，之前都说的，b1等于y的变化除以X的变化，变动1个X下Y变动多少，这里为啥和相关系数肉以及标准差西格玛有联系呢？
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同学，上午好。我用的是数量里的单元回归公式，b1=cov(X,Y)/σx^2=ρ×σy×σx/σx^2=ρ×σy/σx。
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你截图里不是我说的吗，你这个是怎么推导的，能说明清楚吗，谢谢，打字写不清楚可以手写，为什么贝塔等于协方差方差一类，不是测量敏感性吗，能不能一次说清楚
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同学，下午好，不好意思。截图的时候漏了b1的计算公式，现在补上。b1的公式来自原版书数量章节，推导见截图1和2。
然后，我先从回归公式里说起，然后再解释fundamental factor里为什么beta不再是敏感系数了。
一般的回归公式，我们是收益y和x的数据，然后让回归模型，跑出结果b0和b1，b1是x变化导致Y变化的敏感程度。
但在fundamental factor model里，beta是标准化的PE，然后把return和beta放入回归模型，让计算机跑出公式里的α和F。如果用回归模型做类比，标准化的PE是模型里的x，F是模型跑出来的b1，所以，在这个模型里，F更像是敏感系数。而标准化的beta，更像是X，不是敏感系数。
但是要注意，fundamental factor model里，beta虽然是标准化PE（形式上更像是X），但是名字还是叫factor sensitivity。
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你说的都是我看明白了的，我就想问一下，原始的bi和bo的公式，截图1，一级的内容，cov来求的那个，还有平均值来求的，是怎么推导的。如果简单来看一元回归，bi也是delta的公式，为什么是cov的公式？
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同学，上午好。截图1里，cov(X,Y)/σx^2是b1的定义式，没有推导的，就是定义了用这个公式求的b1。当只给了x和y时，手算b1就用这个公式。而后边展开的带平均数的，其实就是方差公式。我这里写的是b1的计算公式。而对b1的解释是X变动对Y变动的影响。
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