我试图用R中的Durbin Watson测试来衡量股票价格的历史与指数之间的相关性。
这是我到目前为止所做的:
data <- read.xlsx("data.xlsx", colNames = TRUE, detectDates = TRUE)
data
head(data)
data$X1 <- as.Date(data$X1)
bbva <- xts(data$BBVA, data$X1)
ibex <- xts(data$IBEX, data$X1)
ldbbva <- diff(log(bbva))
ldibex <- diff(log(ibex))
这里我填写了一些NA值。
mean <- mean(ldbbva, na.rm = TRUE)
ldbbva[is.na(ldbbva)] <- mean
mean <- mean(ldibex, na.rm = TRUE)
ldibex[is.na(ldibex)] <- mean
我做了回归
regression <- lm(ldibex ~ ldbbva)
如果我们看一下ldibex
(例如),我们可以看到类似这样的内容:
[,1]
2010-01-04 -0.0001060206
2010-01-05 0.0048708104
2010-01-06 0.0014819410
2010-01-07 -0.0046086970
2010-01-08 -0.0002712618
2010-01-11 -0.0073027658
但是当我尝试运行测试dwtest(regression)
时,这是输出:
Durbin-Watson test
data: regression
DW = NA, p-value = NA
alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0
我已经填写了所有NA值,所以我不明白为什么这是NA
。
答案 0 :(得分:3)
使用xts
对象进行Durbin-Watson测试时出现问题。尝试将数据转换为数字向量:
ldbbva <- as.numeric(diff(log(bbva)))
ldibex <- as.numeric(diff(log(ibex)))
我希望它有所帮助!