Question

经过几天的搜索并在R中尝试不同的事情，我的问题和搜索术语都没有找到。如果已经有我的问题的答案，我很抱歉问我的问题。到目前为止，我找不到一个。

我目前正在对债券的财务数据进行回归分析。我回归的目的是确定两个债券组合是否显示出显着不同的收益率。我控制4个变量（V1到V4）来控制其他风险来源。

回归公式如下：

ield(p)=∝(p)+ 1(p)*V1+2(p)*V2(,)+3*V3(p)+4*V4(p)

(p)表示特定于投资组合的值。

因变量（Yield）是特定于投资组合的。

请注意V1＆amp; V2具有特定于投资组合的系数和公共变量值，而V3＆amp; V4具有公共系数和特定于投资组合的变量值。

拦截也需要是特定于投资组合的价值。

如何将上述回归方程转换为R？特别是，我如何获得V1＆amp;的组合特定系数。 V2和V3＆amp;的公共系数V4 Regression <- lm(Yield ~ V1 +V2 + V3+ V4)？

通过

对每个投资组合进行“独立”回归没有问题

MessageBox.Show(ds.Tables[0].Rows.Count.ToString());

任何意见或建议将不胜感激。

亲切的问候，

西蒙

Answer 1

我对你的问题的理解是：

v1和v2的参数需要特定于投资组合
v3和v4的参数对于不同的投资组合
您的数据包含许多（＆gt; 1）不同的投资组合
线性回归将是您选择的分析方法

根据这些假设，您可以先调整v3和v4，然后使用输出（作为偏移量）使每个适合v1和v2 portolio

类似于：

# fit the first model to decide the parameters of v3 and v4 (beta3 and beta4)    
model1 <- lm(Yield~V3+V4)

# Create offset which "frozen" the parameters of v3 and v4
offset_term <- beta3*V3 + beta4*v4

# fit final model with offset for each of your porfolio data
# assuming index_p1 is the row index of your portfolio 1, and index_p2 is for portfolio 2, then:
final_model_portfolio1 <- lm(Yield[index_p1]~V1[index_p1]+V2[index_p1]+offset(offset_term[index_p1]))
final_model_portfolio2 <- lm(Yield[index_p2]~V1[index_p2]+V2[index_p2]+offset(offset_term[index_p2]))

R投资组合特定回归与特定＆amp;共同系数

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