Question

我目前正在使用以下方法执行样式分析：http://www.r-bloggers.com/style-analysis/。在一个滚动的36个月的窗口中，它是一个资产在许多基准上的受约束的回归。

我的问题是我需要对相当多的资产执行此回归，逐个执行此操作需要花费大量时间。更确切地说：有没有办法告诉R在colums 101-116上逐一回归列1-100。当然，这也意味着打印100个不同的图，每个资产一个。我是R的新手，现在已经被困了好几天了。

我希望下面的摘录不可重复，因为代码按原来的意图运行。

# Style Regression over Window, constrained
#--------------------------------------------------------------------------
# setup
load.packages('quadprog')

style.weights[] = NA
style.r.squared[] = NA

# Setup constraints
# 0 <= x.i <= 1
constraints = new.constraints(n, lb = 0, ub = 1)

# SUM x.i = 1
constraints = add.constraints(rep(1, n), 1, type = '=', constraints)        

# main loop
for( i in window.len:ndates ) {
    window.index = (i - window.len + 1) : i

fit = lm.constraint( hist.returns[window.index, -1], hist.returns[window.index, 1], constraints )   
    style.weights[i,] = fit$coefficients
    style.r.squared[i,] = fit$r.squared
}

# plot  
aa.style.summary.plot('Style Constrained', style.weights, style.r.squared, window.len)

非常感谢您的任何提示！

Answer 1

＆＃34;有没有办法告诉R在colums 101-116上逐一回归列1-100。＆＃34;

是的！你可以使用for循环，但你也可以使用＆＃39; apply＆＃39;适当的功能。这是一个带有随机/玩具数据集并使用lm()的通用解决方案，但您可以使用您想要的任何回归函数进行分析

# data frame of 116 cols of 20 rows
set.seed(123)
dat <- as.data.frame(matrix(rnorm(116*20), ncol=116))

# with a for loop
models <- list() # empty list to store models

for (i in 1:100) {
  models[[i]] <-
    lm(formula=x~., data=data.frame(x=dat[, i], dat[, 101:116]))
}

# with lapply
models2 <-
  lapply(1:100, 
         function(i) lm(formula=x~., 
                        data=data.frame(x=dat[, i], dat[, 101:116])))

# compare. they give the same results!
all.equal(models, models2)

# to access a single model, use [[#]]
models2[[1]]

使用for循环执行多次回归

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