在R中组合回归数据
我正在写一篇关于控制fama french模型后股票表现的论文。 我的概念是，我的投资组合中有几只股票，每个月的回报率列在一栏中。（每只股票可能从不同时期开始/结束。）我想要一个简单的平均回报率，代表当天的数据。例如，在1997/08/29，报税表应为（-0.02787+0.12）/2。在创建新的数据集（y）之后，我将使用fama-french模型（x）运行线性回归 所以我的问题是： （1） 如何创建具有平均回报率的新数据集？ （2） 如何做线性回归？（我想我可以通过在线查找资料来解决这个问题，但如果您能给我一些帮助，我将不胜感激） 多谢各位 我是新来的在R中组合回归数据,r,R,我正在写一篇关于控制fama french模型后股票表现的论文。 我的概念是，我的投资组合中有几只股票，每个月的回报率列在一栏中。（每只股票可能从不同时期开始/结束。）我想要一个简单的平均回报率，代表当天的数据。例如，在1997/08/29，报税表应为（-0.02787+0.12）/2。在创建新的数据集（y）之后，我将使用fama-french模型（x）运行线性回归 所以我的问题是： （1） 如何创建具有平均回报率的新数据集？ （2） 如何做线性回归？（我想我可以通过在线查找资料来解决这个问题，
假设，正如你所说，你将自己算出线性回归，下面是问题1的答案： 要计算
日期之前返回值的（算术）平均值
，请使用例如tapply
：
tapply(df$Return, df$Date, mean)
19970630 19970731 19970829 19970930
-1.4805676 -0.2102363 -0.6145203 -0.9200052
数据：
set.seed（12）
df一个选项也是aggregate
frombase R
aggregate(Return ~ Date, df, mean)
数据
set.seed（12）
df用于聚合您将使用aggregate
函数和lm
或glm
或许多其他函数进行各种类型的回归。
aggregate(Return ~ Date, df, mean)
set.seed(12)
df <- data.frame(
Date = c(19970630,19970731,19970829,19970930,19970731,19970829),
Ticker = c(rep("A", 4), rep("B", 2)),
Return = rnorm(6)
)