线性回归分析 - 跨行滚动

Question

我需要有关如何获得结果的建议我对一个对象的回归分析。

我不想逐行执行回归分析 window 为 20 天。对象 Slope 应保存 window.

每天回归分析的结果（斜率）

    #Loading Library 
    require(quantmod)
    #Initiation of Example
    mc_result  <- matrix(sample(c(1:200)), ncol = 200, nrow =1)
    mc_result1 <- matrix(sample(c(1:200)), ncol =200, nrow =1)
    mc_result <- rbind(mc_result, mc_result1)
    a <- c(1:200)          


    Slope <- matrix(ncol=2, nrow=181)

注意这个不起作用的循环。循环应该按行应用 Rollapply 并将每天的结果保存在对象 Slope 中。

然而，结果应该是这样的，但是斜率值发生了变化。目前斜率值稳定，不知道为什么。

    for (i in 1:2) { 

    Slope[,i] <- rollapply(data =mc_result[i,], width=20, 
                          FUN = function(z)
                            summary(lm(mc_result[i,]  ~ a, data =  as.data.frame(z)))$coefficients[2], by.column = FALSE) 
    }

Answer 1

我认为您想要的是以下内容（在您的 mc_result[i,] 的代码 none 中，或者 a 滚动数据中的索引，这就是为什么线性回归系数是没有改变，因为你在同一个数据集上训练，只有 z 在改变，你需要将代码更改为如下所示）：

#Loading Library 
require(quantmod)
#Initiation of Example
mc_result  <- matrix(sample(c(1:200)), ncol = 200, nrow =1)
mc_result1 <- matrix(sample(c(1:200)), ncol =200, nrow =1)
mc_result <- rbind(mc_result, mc_result1)
a <- c(1:200)          
Slope <- matrix(ncol=2, nrow=181)

for (i in 1:2) { 

  Slope[,i] <- rollapply(data = 1:200, width=20, 
                         FUN = function(z) {
                           summary(lm(mc_result[i,z]  ~ a[z]))$coefficients[2]
                         }, by.column = FALSE) 
}

head(Slope)
          [,1]      [,2]
[1,] 1.3909774 2.0278195
[2,] 1.0315789 2.8421053
[3,] 1.5082707 2.8571429
[4,] 0.0481203 1.6917293
[5,] 0.2969925 0.2060150
[6,] 1.3526316 0.6842105

线性回归分析 - 跨行滚动

Linear Regression Analysis - rolling across rows

r

quantmod