R 金融时间序列中的变量

我目前正在尝试使用

R

中的金融时间序列进行预测。我已经开始做一个线性回归，其中因变量是为

1、12、24、36和48个月计算的超额回报。我计算了1个月收益的
ln（r1/r0）
，以及12个月收益的
ln（r13/r1）
。我的问题是：我是否也应该以这种方式计算预测值（如股息率）？所以收益率与股息收益率相结合，或者仅仅是第13个月的股息收益率与收益率相结合，你的问题非常笼统。假设你有一些假设，你想用一个线性模型来测试，你可以创建任意数量的预测，然后测试它们。所以答案是，两者都可以

然而，随着预测因子数量的增加，可以测试的不同模型的数量会增加一个阶乘，很快就会变成一个巨大的数字。如果你发现自己处于这种情况下（你迟早会这样），我强烈建议你研究和阅读套索回归。
r
包
glmnet
将处理此问题的复杂性。本质上，它是为了测试所有的预测为您和放弃那些没有太大的影响