回归分析是统计学中常见的一种分析方法，其中回归系数是回归分析的重要指标之一。回归系数是描述两个或两个以上变量之间的关系的一个数值。回归分析也被称为相关分析，用于识别和解释哪些自变量可能涉及到一个或多个因变量的变化。 回归系数衡量了因变量每单位变化所对应的自变量单位变化的大小。为了能够解释实际应用中，回归系数的计算方法核心内容如下：
首先，需要选择自变量和因变量。自变量可以是数量型变量，也可以是分类型变量（需转为数值型变量）。 一旦选择好自变量和因变量后，使用现有的数据进行回归分析，得到不同自变量对应的回归方程式，进而得到不同自变量的回归系数。当自变量数目超过一个时，就会出现多重共线性的问题，这时候需要进行变量选择，比如利用逐步回归等方法实现，使得选择出来的自变量不会出现多重共线性问题。
回归系数有很多应用场景，比如可以用来预测目标变量的未来值，可以用来分析各种变量对目标变量的贡献大小等等。而在金融业界中，回归分析被广泛应用于证券收益率预测、股价预测、资产定价等领域，也被广泛应用于计量经济学领域中。回归系数作为回归分析的核心指标，对于具体的实际问题，有着非常重要的意义。
