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R语言之OLS模型应用举例

    
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R语言是做实证分析的强大应用工具,至于它是如何强大,我不再赘述。直接上例子。

    ECM模型是线性回归模型里面相对较简单的模型,在Stata或者Eviews上也可以实现。在举ECM的例子之前,我先来运行OLS模型的实证结果。



1、设置路径
setwd("E:\\AA\\bb\\em\\bt\\1大论文")
这一步是设置文件路径,以便接下来读取和存储数据,这个和我们平时下载东西时设置路径是一样的道理。



2、读取数据
数据读取既可以是excel格式,也可以是csv格式。看个人习惯,我个人更喜欢使用csv格式。此外,有时候实证时,选取的样本区间不同,我们可以适当更改读取命令。比如:
(1)data1<-read.csv(file="E:\\AA\\bb\\em\\bt\\1大论文\\0月更新\\点值\\点值沪深300收益率1.csv",nrows=202)
该命令表示读取前202行。

(2)data1<-read.csv(file="E:\\AA\\bb\\em\\bt\\1大论文\\0月更新\\点值\\点值沪深300收益率1.csv",
skip=202,nrows=493,header=F,col.names=c("s","f","dlnf","dlns"))
该命令表示从202行开始读取,直至493行,并且保留第一行的命名。
读取结果如图所示。
R语言之OLS模型应用举例



3、检查数据是否正确

head(data1)
该命令是显示数据的前几行。这个习惯非常重要,数据不对,一切白搭。



4、给自己的变量命名
x<-data1$dlnf
y<-data1$dlns
这一步看个人习惯,可有可没有。但是我们习惯先读取自己的变量,然后给它赋予名字,方便后面的实证处理。


本文由“壹伴编辑器”提供技术支持

5、估计OLS模型并求参数
ols<-lm(y~x,data1) #lm(因变量~自变量,数据),自变量可根据模型和数据的具体情况增加个数。这一步并不会输出任何结果,只是运行了而已。
olsfit<-lsfit(x1,y)#拟合。这一步也只是运行,并不会输出任何结果。
coe<-coefficients(ols)
coef<-coef(olsfit)
这两个都是求参数值的命令。结果如下图所示:
R语言之OLS模型应用举例

R语言之OLS模型应用举例

在论文写作中,我们往往还需要列出参数的P值或者t值,调整R平方以及F统计量等等,这又该如何操作呢?
summary(ols)
这个命令会有你想要的所有东西。输出结果如下图所示:


☆ END ☆
以上是OLS模型的应用举例。
下篇预告:VAR模型应用(预告实现与否,全凭作者心情)