锐客网

  1. 首页 > it技术 > >

拓端tecdat|拓端tecdat|R语言样条曲线、分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值分析收益率数据

tecdat拓端tecdat拓端数据tecdatr语言开发语言线性回归

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25675
原文出处：拓端数据部落公众号

一只 股票的beta值通常意味着它与市场的关系，当市场变动 1%时，我们期望股票会发生多少百分比的变动。
市场，是一个有点模糊的概念，像往常一样，我们使用标准普尔500指数进行近似计算。上述关系（以下简称β）对交易和风险管理的许多方面是不利的。已经确定的是，波动率对于上涨的市场和下跌的市场有不同的动态。我们无论如何都要使用回归来估计贝塔值，所以对于希望拟合这种不对称性的投资者来说，分段线性回归是合适的。
【拓端tecdat|拓端tecdat|R语言样条曲线、分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值分析收益率数据】这个想法很简单，我们将数据集分成两个（或更多）部分，并分别、逐块或 分段估计每个部分。这个简单的想法可以用复杂的符号和代码来实现。
为了说明，我使用 Microsoft 股市收益率数据(MSFT)。
我对不同收益率估计了不同的β值，正日在零以上，负日在零以下，所以零是我们的突破点。(这个突破点在学术术语中被称为 "结"，为什么是 "结 "呢？因为它把两部分联系在一起。) 下面的图显示了结果。

getSymbolsfor (i in 1:l){dat0 = getSymbolsrt[,i] = dt[,4]/dt[,1] - 1}lal = lmplot abline

拓端tecdat|拓端tecdat|R语言样条曲线、分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值分析收益率数据
文章图片
也许β值一直都是一样的，直到极端的负值，只有说当市场急剧下降时，关系才会改变。这属于结构性变化的范畴。我考虑沿轴线的点的网格，并建立一个模型，在每个点上有一个断点，断点前有一个斜率，断点后有一个斜率。我寻找整个样本的平方误差之和的最小值，所以我把两个模型的平方误差相加。下图显示了结果。
?plot(ret[,1]~ret[,2] segments grid1 grid2 ## 注意这里（ret[,2]


拓端tecdat|拓端tecdat|R语言样条曲线、分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值分析收益率数据
文章图片



在最优模型上进行网格搜索
好吧，数据说突破点不是零，但几乎为零，运气不好，所有这些工作，我问你什么？好吧，为了使用正确的 贝塔 ，你现在要做的就是决定是熊市还是牛市......应该是轻而易举的事。感谢阅读，代码如下所示。
数据显示，结点不是零，但几乎是零，为了使用正确的β值，你现在要做的就是决定，这是一个熊市还是一个牛市，谢谢阅读。

拓端tecdat|拓端tecdat|R语言样条曲线、分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值分析收益率数据
文章图片


最受欢迎的见解
1.R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究
2.R语言时变参数VAR随机模型
3.R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究
4.R语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测
5.GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较
6.R语言用向量自回归（VAR）进行经济数据脉冲响应
7.R语言实现向量自动回归VAR模型
8.R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型
9.R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析



    推荐阅读


    上一篇：拓端tecdat|拓端tecdat|Python多项式Logistic逻辑回归进行多类别分类和交叉验证准确度箱线图可视化

    下一篇：拓端tecdat|【视频】LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用|数据分享