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CFA（特许金融分析师）是全球范围内广泛认可的金融专业资格认证考试，分为三个级别，其中二级考试在培养考生的金融分析技能方面占据重要地位。2024年的CFA二级考试大纲有所调整，因此及时获取并复习相关资料如免费的CFA二级学习笔记（notes），对于备考至关重要。
定量方法是CFA二级考试的重要组成部分之一，其中包括多元回归分析。多元回归是一种研究两个或更多自变量与一个因变量之间关系的方法。以下是其中一些关键概念：
1. 决定系数（Coefficient of Determination, R²）：R²衡量的是模型解释的总变异量的比例，即R²=1-(未解释的变异量/总变异量)，数值范围在0到1之间，值越大表示模型解释力越强。
2. 均方误差（Mean Squared Error, MSE）：MSE是每个预测误差平方和平均值得出的结果，用于评估模型精度。计算公式为MSE=SSE/(n-k-1)，其中SSE代表残差平方和，n为样本数量，k表示自变量的数量。
3. Akaikes信息准则（AIC）与Schwarz的贝叶斯信息准则（BIC）：这两个标准用于比较不同模型以选择最优者。较低的值表明该模型更优，其中AIC旨在预测未来数据的表现，而BIC则侧重于更好地拟合现有数据。
4. F统计量：用来评估嵌套模型之间的差异性，并通过两模型残差平方和之比除以自由度来计算F统计量数值。此方法可用于检验整体适配情况。
5. 模型错配问题：
- 遗漏重要变量、需要转换的自变量或不适合的尺度等。
- 不同条件下的数据错误合并也可能导致模型偏差。
6. 回归中的常见问题及其解决办法包括：
- 异方差性（Heteroskedasticity）：误差项方差非恒定，可通过散点图和Breusch-Pagan测试检测，并使用White校正标准误差来修正。
- 自相关（Autocorrelation）：误差项间存在关联关系。可利用Durbin-Watson或Breusch-Godfrey测试进行检验并采用robust（Newey-West校正）方法调整标准误差以应对该问题。
- 多重共线性（Multicollinearity）：自变量之间高度相关，可能导致F检验显著但t检验不明显。VIF用于检测多重共线性的严重程度；如果VIF值过高，则需删除某些相关的自变量来修正。
7. Logistic回归（Logit模型）：适用于处理分类因变量化数据预测问题的统计方法。逻辑回归中每个独立变量变化一个单位时，事件发生概率比的变化可以通过几率比(Odds Ratio)表示出来。通过比较限制与非限制模型之间的对数似然函数值来评估logistic模型的重要性。
8. 时间序列分析：线性趋势模型用于描述随时间变动的时间序列数据模式，例如y=a+bt+ε（a为截距、b代表趋势系数以及ε指随机误差项）。
以上仅涵盖CFA二级考试定量方法部分的部分知识点。实际上，在整个考纲范围内还包括经济学、财务报表分析及投资组合管理等多个主题领域的内容。因此，深入理解并掌握这些核心概念是顺利通过该级别考试的关键所在。
5星
