R 滚动回归回归模型系数的提取问题

我有两个数据帧。一个数据框有427个因变量，而另一个数据框有3个自变量。这两组变量都有204个观察值。我想同时对所有因变量回归这三个自变量。我使用的是18个月的滚动窗口。我正在使用roll_regres.fit函数。为了得到截距，我将一个变量与自变量中的一系列1组合起来。但当我运行这些模型时。我没有得到任何结果。如果运行时未添加1，我将得到结果，但不会得到截取结果。数据按要求采用矩阵形式

x<-cbind(1,bse_fama_mat[,1:3])
ys<-bse_fama_mat[,-1:-3,drop=FALSE]
## Extracting Regression coefficients
model_intercept<-apply(ys,2,function(y) roll_regres.fit(x=x,y=y,width = 18)$coefs[,1])
model_smb<-apply(ys,2,function(y) roll_regres.fit(x=x,y=y,width = 18)$coefs[,2])
model_hml<-apply(ys,2,function(y) roll_regres.fit(x=x,y=y,width = 18)$coefs[,3])
model_rm<-apply(ys,2,function(y) roll_regres.fit(x=x,y=y,width = 18)$coefs[,4])

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x我认为你的代码是对的。尝试检查所有输入文件是否为矩阵形式。对于多元回归顺序问题。您还可以在库roll中使用roll_lm（）。
我认为您的代码是正确的。尝试检查所有输入文件是否为矩阵形式。对于多元回归顺序问题。您还可以在库roll中使用roll_lm（）。
只是一个小问题。您的代码多次运行同一组模型。每次，代码提取一组系数，它就会再次运行整个模型集。我认为您可能只需要运行一次，然后从这些模型中提取系数

x<-cbind(1,bse_fama_mat[,1:3])
ys<-bse_fama_mat[,-1:-3,drop=FALSE]
## Extracting Regression coefficients
models<-apply(ys,2,function(y) roll_regres.fit(x=x,y=y, width = 18)) 

x只是一个小问题。您的代码多次运行同一组模型。每次，代码提取一组系数，它就会再次运行整个模型集。我认为您可能只需要运行一次，然后从这些模型中提取系数

x<-cbind(1,bse_fama_mat[,1:3])
ys<-bse_fama_mat[,-1:-3,drop=FALSE]
## Extracting Regression coefficients
models<-apply(ys,2,function(y) roll_regres.fit(x=x,y=y, width = 18)) 

x@simar，谢谢。@simar，谢谢。