本国企业或多国企业（0=表示本国企业，1=多国企业）
UK/MN
公司主要经营行业（1=农业，2=工业，3=休闲业，4=金融业）
SECTOR
下面和右面分别是公司价值(VALUE)对公司市盈率(P/E)的MINITAB输出结果：
回归方程为
VALUE = 146.8 - 3.783 P/E RATIO
S = 25.2577 R-Sq = 44.9% R-Sq（调整）= 44.4%
单元格C5的公式为：=$C$1*B5+(1-$C$1)*C4
以上电子表格中，指数加权平均的权重为=0.5
平滑参数越大，则初始值X1在指数加权平均中所占比重就越大
公式(B)表示用Mt作为第(t+1)时期的预测值
单元格D15的EXCEL公式为：=C13
由以上电子表格可知，模型的初始值为M1= X1
单元格G17的0.97表示预测的平均绝对误差MAD
3.散点图显示公司价值(VALUE)与公司规模(SIZE)没有关系
8.由于方差分析的P-值=0.667>0.05，所以可以认为公司价值(VALUE)与公司规模(SIZE)没有显著关系
4.这里的F-统计量是用来检验公司价值(VALUE)与公司规模(SIZE)是否存在显著关系的
9.可以应用公司规模(SIZE)对公司价值(VALUE)进行很好的预测
姓名
问题
对
错
问题
对
错
以上电子表格模型是简单指数加权平滑模型
单元格C4的公式为：=$C$1*B4+(1-$C$1)*B5
公式(A)中的Mt表示前(t-1)个数据的指数加权平均
单元格C5的公式为：=$C$1*B5+(1-$C$1)*C4
以上电子表格中，指数加权平均的权重为=0.5
平滑参数越大，表示离时间t越近的数据在指数加权平均中所占比重越大
公式(B)表示用Mt作为第t时期的预测值
单元格D15是t=12时的预测值，公式为：=M10
以上电子表格中，初始值M1就是第一个观察值
MAD和SE都表示预测的误差
Mt=Xt+ (1-)Mt-1(A)
Ft+1= Mt(B)
英国一家咨询公司收集了120家上市公司的相关数据，希望建立模型探讨如何评估一个公司的价值。
问题
对
错
问题
对
错
1.公司规模(SIZE)是定量的响应变量
6. F-统计量等于回归平方和占总平方和的比重
2.因为R2=0.2%>0，所以公司价值(VALUE)与公司规模(SIZE)有关系
7.因为回归方程为VALUE = 75.77 - 0.676 SIZE，所以公司价值(VALUE)与公司规模(SIZE)有负相关关系
方差分析
来源自由度SS MS F P
回归1 61303 61302.7 96.09 0.000
误差118 75278 637.9
合计119 136581
回答如下问题：
问题
对
错
问题
对
错
1.公司价值(VALUE)是定量的预测变量
6.F-统计量等于回归平方和的均值与误差平方和的均值之比
2.因为R2=44.9%，不能得出公司价值(VALUE)与市盈率(P/E)是否有关系的结论
回归方程为
VALUE = 75.77 - 0.676 SIZE
S = 33.9948 R-Sq = 0.2% R-Sq（调整）= 0.0%
方差分析
来源自由度SS MS F P
回归1 215 214.79 0.19 0.667
误差118 136366 1155.64
合计119 136581
回答如下问题：
Mt=Xt+ (1-)Mt-1(A)
Ft+1= Mt(B)
英国一家咨询公司收集了120家上市公司的相关数据，希望建立模型探讨如何评估一个公司的价值。
相关变量说明如下：
变量
变量名称
公司的价值（百万英镑）
VALUE
公司的规模（雇员人数，单位：千人）
SIZE
公司的市盈率
P/E
税前利润（百万英镑）
PROFIT
相关变量说明如下：
变量
变量名称
公司的价值（百万英镑）
VALUE
公司的规模（雇员人数，单位：千人）
SIZE
公司的市盈率
P/E
税前利润（百万英镑）
PROFIT
本国企业或多国企业（0=表示本国企业，1=多国企业）
UK/MN
公司主要经营行业（1=农业，2=工业，3=休闲业，4=金融业）
SECTOR
下面和右面分别是公司价值(VALUE)对公司规模(SIZE)的MINITAB输出结果：
7.回归方程为VALUE=146.8 - 3.783 P/E RATIO，所以市盈率(P/E)每增加1%，公司价值(VALUE)将减少3.783%
3.散点图显示公司价值(VALUE)与市盈率(P/E)有很强的线性关系
8.由于方差分析的P-值=0.000<0.05，所以可以认为公司价值(VALUE)与市盈率(P/E)有显著的线性关系
4.这里的F-统计量是用来检验公司价值(VALUE)与市盈率(P/E)是否存在显著关系的
9.回归方程的R2=44.9%，表明市盈率(P/E)可以很好地估计公司价值(VALUE)
5.误差平方和为SSE=75278，它反映公司价值(VALUE)未能被市盈率(P/E)解释的那部分变异
10.以上分析表明，市盈率(P/E)对公司价值(VALUE)有显著影响
5.回归平方和为SSR=215，它反映公司价值(VALUE)未能被公司规模(SIZE)解释的那部分变异
10.以上分析表明，公司规模(SIZE)对公司价值(VALUE)没有影响
姓名
问题
对
错
问题
对
错
简单指数平滑模型适用于各种时间序列的预测
时间t=3时的观察值为70.19，预测值为69.18
公式(A)中的Mt表示前(t+1)个数据的指数加权平均