回归分析法中，对冲只有满足以下条件才能认为是高度有效的（ ）。Ⅰ.回归直线的斜率必须为负数Ⅱ.决定系数（R^2）应大于0.96Ⅲ.整个回归模型的统计有效性（F-测试）必须是显著的Ⅳ.决定系数（R^2）数值越大，表明回归模型对观察数据的拟合越好A.Ⅰ、Ⅲ、ⅣB.Ⅱ、ⅢC.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、ⅣD.Ⅰ、Ⅱ
回归分析法中，对冲只有满足以下条件才能认为是高度有效的（ ）。
Ⅰ.回归直线的斜率必须为负数
Ⅱ.决定系数（R^2）应大于0.96
Ⅲ.整个回归模型的统计有效性（F-测试）必须是显著的
Ⅳ.决定系数（R^2）数值越大，表明回归模型对观察数据的拟合越好
Ⅰ.回归直线的斜率必须为负数
Ⅱ.决定系数（R^2）应大于0.96
Ⅲ.整个回归模型的统计有效性（F-测试）必须是显著的
Ⅳ.决定系数（R^2）数值越大，表明回归模型对观察数据的拟合越好
A.Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ
B.Ⅱ、Ⅲ
C.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
D.Ⅰ、Ⅱ
B.Ⅱ、Ⅲ
C.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
D.Ⅰ、Ⅱ
参考解析
解析：回归分析是一种统计学方法，它是在掌握定量观察数据基础上，利用数理统计方法建立自变量和因变量之间回归关系函数的方法。将此方法运用到套期有效性评价中，需要研究分析套期工具和被套期项目价值变动之间是否具有高度相关性，进而判断确定套期是否有效。
运用回归分析法，自变量反映被套期项目公允价值变动或须计未来现金流量现值变动，而因变量反映套期工具公允价值变动。相关回归模型如下：
y=kx+b+ε
其中：
y：因变量，即套期工具的公允价值变动。
k：回归直线的斜率，反映套期工具公允价值变动被套期项目价值变动的比率b:y轴上的截距。
x：自变量，即被套期风险引记的被套期项目价值变动。
ε：均值为零的随机变量，服从正态分布。
企业运用线性回归分析确定套期有效性时，套期只有满足以下全部条件才能认为是高度有效的：
1）回归直线的斜率必须为负数，且数值应在-0.8～-1.25之间；
2）决定系数（R^2）应大于或等于0.96，该系数表明套期工具价值变动由被套期项目价值变动影响的程度。当R^2=96％时，说明套期工具价值变动的96％是由于某特定风险引起被套期项目价值变动形成的。R^2越大，表明回归模型对观察数据的拟合越好，用回归模型进行预测效果也就越好。
3）整个回归模型的统计有效性（F一测试必须是显著的。F值也称置信程度，表示自变量x与因变量y之间线性关系的强度。F值越大，置信程度越高。
运用回归分析法，自变量反映被套期项目公允价值变动或须计未来现金流量现值变动，而因变量反映套期工具公允价值变动。相关回归模型如下：
y=kx+b+ε
其中：
y：因变量，即套期工具的公允价值变动。
k：回归直线的斜率，反映套期工具公允价值变动被套期项目价值变动的比率b:y轴上的截距。
x：自变量，即被套期风险引记的被套期项目价值变动。
ε：均值为零的随机变量，服从正态分布。
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1）回归直线的斜率必须为负数，且数值应在-0.8～-1.25之间；
2）决定系数（R^2）应大于或等于0.96，该系数表明套期工具价值变动由被套期项目价值变动影响的程度。当R^2=96％时，说明套期工具价值变动的96％是由于某特定风险引起被套期项目价值变动形成的。R^2越大，表明回归模型对观察数据的拟合越好，用回归模型进行预测效果也就越好。
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