Question

对于25个资产组合，我有576年的超额收益数据集（一直持续到2010年12月和25年）

 date    er1     er2     er3     er4     er5   market-rf
196301  12.77   11.19   9.15    10.71   10.87   4.93
196302  -3.48   -3.72   -0.94   -1.06   2.51   -2.42
196303  4.75    -1.7    -0.34    0.99   2.36    3.06
196304  4.55    1.25     1.8     3.29   2.52    4.49
196305  3.15    1.44     2.51    3.89   7.63    1.77

我需要为CAPM模型运行25次回归，我需要以25x3矩阵形式排列alphas（截距），beta（系数）和截距的t统计量。< / p>

以下是我的回归。

capm1 <- lm(er1~market.rf, data=ff25)
capm2 <- lm(er2~market.rf, data=ff25)
capm3 <- lm(er3~market.rf, data=ff25) etc until capm25.

我可以像这样得到coeftest的结果。

coeftest(capm1)

t test系数：

#             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
#(Intercept) -0.395188   0.204474 -1.9327  0.05376 .  
#market.rf    1.434851   0.045032 31.8629  < 2e-16 ***
#---
#Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

另外，我可以使用

提取感兴趣的3个变量

summary(capm1)$coef[1,1]
summary(capm1)$coef[2,1]
summary(capm1)$coef[1,3]

任何人都可以帮我安排这些变量（我最终得到25个截距，25个系数和25个截距统计数据）的矩阵或表格形式。还有任何循环代码可以编写运行此ols回归，因为我不得不为每个资产手动运行25次回归。

Answer 1

直接循环示例如下：

# an index matrix to extract to three values of interest
indx <- matrix(c(1,1,
                 2,1,
                 1,3),nrow=3,byrow=TRUE)

# initialize the output matrix to NULL
out <- NULL

# iterate over the 25 variables
for(i in seq(25)) 
    out  <- rbind(out,
                 coeftest(lm(formula(paste0('er',i,'~market.rf')), 
                             data=ff25))[indx])

创建OLS结果矩阵

1 个答案: