股票贝塔怎么回归？
如果使用eviews做回归，直接选择时间序列和截面数据即可。 注意点如下：
1、由于是同一时期的股票，若对每一只股票都进行回归的话，因彼此之间存在互为样本的问题，因此需要剔除掉其中一只作为残差项（因为残差是无信息的）。当然，若进行回归分析的目的只是求出Beta值的话，则不必考虑这一问题。这里给出的是一般情况下的处理方法。 eviews中实现的方法如下：把待回归的变量放在一个向量里并选中所有变量，然后点击“view》reshape data》next”，在弹出的对话框中选择删除行/列，根据提示删除即可（这里我为了演示方便故意删除了一行）。
2、为了避免异方差性影响回归结果，通常需要对数据进行一阶或二阶差分处理。对于股价而言，一般来说一阶差分效果更明显一些。
3、一般情况下，对于股市收益影响最大的因素包括宏观经济指标(GDP，CPI等等)，政策指标(cpi，利率，货币供应等等)以及市场指标(大盘指数，成交量等)。对于这些宏观及市场方面的变量，一般都需要取自然对数或减去一期再进行回归，这样才能达到最优。
4、除了上述三类主要的影响因子之外，有些文献中也提到诸如投资者情绪，社会大众预期甚至股指期货和外汇等市场参与者的行为也会对股价产生影响。这些因子的提取方法可以参见《量化投资策略与编程实现》第二版第86页至90页。以投资者情绪为例，其提取的过程就涉及到文本分析，因此需要借助Python或者R来完成。