具有特定系数和公共系数的 R 投资组合特定回归

Question

在 R 中搜索和尝试不同的东西几天后，我运行对我的问题和要查找的搜索词没有想法。如果我的问题已经有了答案，我很抱歉提出我的问题。到目前为止，我找不到一个。

我目前正在做债券财务数据的回归。 Objective 我的回归是确定两个债券投资组合是否显示出显着不同的收益率。我控制 4 个变量（V1 到 V4）以控制其他风险来源。

回归公式如下：

ield(p)=∝(p)+ 1(p)*V1+2(p)*V2(,)+3*V3(p)+4*V4(p)

(p) 表示特定于投资组合的值。

因变量 (Yield) 是特定于投资组合的。

请注意 V1 和 V2 具有特定于投资组合的系数和公共变量值，而 V3 和 V4 具有共同的系数和特定于投资组合的变量值。

此外，截距必须是特定于投资组合的值。

如何将提到的回归方程转换为 R？特别是，我如何获得 V1 和 V2 的投资组合特定系数以及 V3 和 V4 的公共系数？

我可以通过

对每个投资组合进行 "stand-alone" 回归

Regression <- lm(Yield ~ V1 +V2 + V3+ V4)

如有任何意见或建议，我们将不胜感激。

亲切的问候，

西蒙

Answer 1

我对你的问题的理解是：

v1 和 v2 的参数需要特定于投资组合
v3 和 v4 的参数对于不同的投资组合需要相同
您的数据包含许多 (>1) 个不同的投资组合
线性回归将是您选择的分析方法

基于这些假设，您可以先拟合 v3 和 v4，然后使用输出（作为偏移量）为每个拟合 v1 和 v2您的投资组合

类似于：

# fit the first model to decide the parameters of v3 and v4 (beta3 and beta4)    
model1 <- lm(Yield~V3+V4)

# Create offset which "frozen" the parameters of v3 and v4
offset_term <- beta3*V3 + beta4*v4

# fit final model with offset for each of your porfolio data
# assuming index_p1 is the row index of your portfolio 1, and index_p2 is for portfolio 2, then:
final_model_portfolio1 <- lm(Yield[index_p1]~V1[index_p1]+V2[index_p1]+offset(offset_term[index_p1]))
final_model_portfolio2 <- lm(Yield[index_p2]~V1[index_p2]+V2[index_p2]+offset(offset_term[index_p2]))

具有特定系数和公共系数的 R 投资组合特定回归

R portfolio specific regression with specific & common coefficients

portfolio

regression

r

linear-regression