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。

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。

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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：

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）

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