r - 金融时间序列中的变量

Question

我目前正在尝试对R. 我已经开始做一个线性回归，其中因变量是计算的超额收益1, 12, 24, 36, and 48 months。我计算ln(r1/r0)了 1 个月的回报和ln(r13/r1)12 个月的回报。我的问题是：我是否也应该以这种方式计算预测变量（例如股息收益率）？那么收益ln(r13/r1)与股息收益率相结合ln(dy13/dy1)，还是仅第 13 个月的股息收益率与收益相结合ln(r13/r1)？

Answer 1

你的问题很笼统。假设您有一些想要使用线性模型进行测试的假设，您可以创建任意数量的预测变量，然后对其进行测试。所以答案是，两者都可以！

但是，随着您的预测变量数量的增加，您可以测试的不同模型的数量会增加一个阶乘，这很快就会变成一个巨大的数字。如果您发现自己处于这种情况下（迟早会遇到这种情况），我强烈建议您研究和阅读 Lasso 回归。该r软件包glmnet将处理这方面的复杂性。从本质上讲，它旨在为您测试所有预测变量并丢弃那些影响不大的预测变量。