只有时间序列数据，常数项不显著，R2很小

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选择一支股票，根据它的日收益率对市场收益率（上证综指）进行回归，估计Beta的值。

我根据CAPM模型作简单的一元回归（个股日收益率对市场收益率，未考虑其他因素），数据取2000年-2012年共3011个交易日的数据，但回归结果发现常数项非常不显著，t值为-0.22，p-value为0.825，R2也非常小，只有0.28。作DW检验和BQ检验，都没有发现序列相关的问题。

但从理论上，常数项包括无风险收益率，不应该不显著的。我不太明白是哪里有问题，求大神指教。

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关键词：时间序列数据 序列数据 时间序列 常数项 p-value 收益率 交易日 模型 上证

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厉害哦，看起来很厉害的样子，赞美，等我学完了来解答你

学霸，你也选了金融数据分析吗，不知道你是哪个

貌似时间序列的R2都是在0.9以上吧。 。你的变量太少了，数据太多了。
你最好多加些变量，或者用VAR模型或者garch？模型。时间序列有一个专门的做证券这些的模型。