SEM简单介绍，以下资料来源
因果关系：SEM一般用于建立因果关系模型，但是本身却并不能阐明模型的因果关系。
一般应用于：测量错误、错漏的数据、中介模型（mediation model）、差异分析。
历史：SEM 包括了 回归分析，路径分析（wright, 1921）,验证性因子分析（confirmatory factor analysis）（Joreskog, 1969）.
SEM也被称为 协方差结构模型（covariance structure modelling），协方差结构分析和因果模型。
因果关系：
究竟哪一个是“真的”？ 在被假设的因果变量中其实有一个完整的因果链。
举一个简单的例子： 吃糖果导致蛀牙。这里涉及2个变量，“吃糖果”和“蛀牙”，前者是因，后者是果。 如果上一个因果关系成立，那将会形成一个因果机制，也许会出现这样的结构：
3. 这时还有可能出现更多的潜在变量：
这里我又举另外一个例子，回归模型
在这里，回归模型并不能很好的描述出因果次序，而且也不能轻易的识别因果次序或者未测量的因子。这也是为什么在国外学术界SEM如此流行的原因。
我们在举另外一个例子“路径分析”
路径分析能让我们用于条件模型（conditional relationships），上图中的模型是一种调解型模型或者中介模型，在这里Z 是作为一个中介调节者同时调节X和Y这两个变量的关系。
在这里我们总结一下：
回归分析简单的说就是：X真的影响Y 吗？
路径分析：为什么/如何 X 会影响Y？ 是通过其他潜在变量Z 来达到的吗？例子：刷牙（X）减少蛀牙（Y）通过减少细菌的方法（Z）。------测量和测试中介变量（例如上图中的Z变量）可以帮助评估因果假设。
在这里要提一下因素模型（factor model）
在这个模型当中，各个变量有可能由于受到未被观察到的变量所影响，变得相互有内在的联系，一般来说那些变量都很复杂、混乱，而且很多变量是不能直接被观察到的。
举个例子：“保龄球俱乐部的会员卡”和“本地报纸阅读”，是被观察到的变量，而“社会资产”则是未被观察到的变量。另一个例子：“房屋立法”和“异族通婚”是被观察到的变量，而“种族偏见”是未被观察到的变量。
相互关系并不完全由被观察到的变量的因果关系所导致，而是由于那些潜在的变量而导致。
这些被观察到变量（y1--y4）也有可能由一个潜在的变量（F）所影响。
打压指数就是某些股个股下跌来拖大盘，一般都是一些指标股和权重股。反之就是拉升。股市指数指的就是，就是由证券交易所或金融服务机构编制的、表明股票行市变动的一种供参考的数字。
通过指数，我们可以直观地看到当前各个股票市场的涨跌情况。
股票指数的编排原理是比较复杂的，就不在这儿详细分析了，点击下方链接，教你快速看懂指数：新手小白必备的股市基础知识大全
一、国内常见的指数有哪些？
会根据股票指数的编制方法及其性质来进行分类，股票指数有五种类型：规模指数、行业指数、主题指数、风格指数和策略指数。
在这当中，规模指数是最经常见到的，譬如大家都知道的“沪深300”指数，它反映的是沪深市场中股票的一个整体状况，说明的是交易比较活跃的300家大型企业的股票代表性和流动性都很不错。
当然还有，“上证50 ”指数也是一个规模指数，也就是说其意味着上海证券市场代表性好、规模大、流动性好的50只股票的整体情况。
行业指数其实代表的就是某一行业的现在的一个整体情况。例如“沪深300医药”就属于行业指数，代表沪深300中的医药行业股票，这也对该行业公司股票的整体表现作出了一个小小的反映。
像人工智能、新能源汽车等这些主题的整体状况就是通过主题指数来反映，相关指数是“科技龙头”、“新能源车”等。
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二、股票指数有什么用？
通过前文我们可以了解到，指数所选的一些股票都具有代表意义，所以，如果我们就可以通过指数比较迅速的获得市场整体涨跌状况的信息，那么我们就能顺势看出市场热度如何，甚至能够了解到未来的走势。具体则可以点击下面的链接，获取专业报告，学习分析的思路：最新行业研报免费分享
应答时间：2021-09-06，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
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