r - XTS 对象的线性回归

Question

如何用xts对象做线性回归？lm(xtsObject ~ index(xtsObject)) 不起作用，我试过了。

我的数据是一家公司的每日股价。但是 index 将自纪元以来的秒数提供给 lm 函数。如何解决？

Answer 1

从xtsObject 中提取数据和时间索引(正如您已经做的那样)到一个数据框中，为每个数据框指定一个合适的名称。使用此名称引用公式中的变量，并将此数据框作为参数数据传递。例如，使用 ?xts 中的示例数据:

require("xts")
data(sample_matrix)
xtsObject <- as.xts(sample_matrix, descr="my new xts object")

## the example ts has several variables Open High Low Close,
## here I take just one, "Open"
df <- data.frame(xtsObject['/'][,"Open"], Time = index(xtsObject))
head(df)

> head(df)
               Open       Time
2007-01-02 50.03978 2007-01-02
2007-01-03 50.23050 2007-01-03
2007-01-04 50.42096 2007-01-04
2007-01-05 50.37347 2007-01-05
2007-01-06 50.24433 2007-01-06
2007-01-07 50.13211 2007-01-07

现在拟合模型

mod <- lm(Open ~ Time, data = df)
summary(mod)

> mod <- lm(Open ~ Time, data = df)
> summary(mod)

Call:
lm(formula = Open ~ Time, data = df)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-1.16144 -0.47952 -0.08462  0.57053  1.44329 

Coefficients:
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  3.199e+02  1.199e+01   26.68   <2e-16 ***
Time        -2.302e-07  1.020e-08  -22.57   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.6146 on 178 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.741, Adjusted R-squared:  0.7395 
F-statistic: 509.2 on 1 and 178 DF,  p-value: < 2.2e-16

lm() 对 xts 对象一无所知，所以如果有疑问，做简单的事情并传递它确实知道的东西。

请注意，您可以执行 coredata(xtsObject) 而不是 xtsObject['/']，例如

> head(coredata(xtsObject))
         Open     High      Low    Close
[1,] 50.03978 50.11778 49.95041 50.11778
[2,] 50.23050 50.42188 50.23050 50.39767
[3,] 50.42096 50.42096 50.26414 50.33236
[4,] 50.37347 50.37347 50.22103 50.33459
[5,] 50.24433 50.24433 50.11121 50.18112
[6,] 50.13211 50.21561 49.99185 49.99185