随着我国金融行业的快速发展,大量繁杂的金融数据需要快速有效的处理,而通过最小二乘法来估计参数的多元线性回归算法处理金融数据,难以得到准确的结果。根据金融数据存在多重共线性的特点,将岭回归法引入金融数据分析领域,在介绍岭回归原理及相关研究现状的基础上,通过参考岭迹法、残差平方和、方差扩大因子法等k值选取方法,提出一种参数k的选取方法,用于研究深圳证券交易所成指模型和华夏银行股票,建立多元线性回归模型,用最小二乘法和岭回归法分析上述模型,结果显示使用岭回归方法克服了最小二乘法进行回归分析时所带来的模型失真问题,对多重共线性的数据耐受性大于最小二乘法。　　通过岭回归来分析和处理金融数据,有效地避免了多重共线性对于金融数据的影响,克服了以往使用传统的最小二乘法来进行回归分析所带来的模型失真以及结果与实际背道而驰等诸多问题。岭回归分析法是一种专门用于多重共线性数据分析的有偏估计方法,它实际上是对最小二乘法的一种改良,是以放弃最小二乘估计值的无偏性以及部分精确度、使得回归系数更加符合实际的回归过程。从实际运用的角度上来说,由于金融数据的数据量很大,并且往往存在着较大的复杂性,那么其实际的数据序列也必然充斥了大量的噪音,普通的最小二乘法所必须满足的大量前提假设往往在实际的金融数据的处理过程中难以实现。因此,岭回归分析法远远比必须满足诸多假设的传统的回归分析方法更有利于人们在金融数据实际分析与研究中的运用,运用岭回归模型分析和处理大量繁杂的金融数据,比通过最小二乘法来估计参数的多元线性回归算法更准确。