具有多个滞后自变量的线性回归

Question

我正在尝试对多个滞后自变量进行线性回归。我正在尝试自动化指定滞后数的部分，即 1、3、5 等。将自动更新下面的代码并提供具有在上一步中定义的滞后的结果。我的没有任何'lag'自动化操作的代码如下。在这种情况下，我指定了 2 个延迟：

base::summary(stats::lm(ABX_2000$Returns ~ stats::lag(as.ts(ABX_2000$Returns),1) + 
                              stats::lag(as.ts(ABX_2000$Returns),2)))

此代码有效！

我定义了一个函数如下::

# function to accept multiple lags
lm_lags_multiple <- function(ds,lags=2){
  base::summary(stats::lm(ds ~ paste0("stats::lag(as.ts(ds,k=(", 1:lags, ")))", collapse = " + ")))
}
# run function
lm_lags_multiple(ds=ABX_2000$Returns,lags=2)

在运行上面的函数中，我收到一条错误消息，指出：

Variable lengths are different.

我不知道如何解决这个错误？ R 中是否有与 Python 中等价的 lambda 函数？

Answer 1

让我们试试这个代码：

lm_lags_multiple <- function(ds,lags=2){
  lst <- list()
  for (i in 1:lags){
    lst[i] <- paste0("stats::lag(as.ts(ABX_2000$Returns),",i,")")
  }
  base::summary(stats::lm(as.formula(paste0("ds ~",paste(Reduce(c,lst), collapse = "+")))))
}

请不要忘记让我们知道它是否有效:)

具有多个滞后自变量的线性回归

Linear regression with multiple lag independent variables

r

lm