나는 먼저 사용 lm하고 dynlm(from the package dynlm) 사용 하여 회귀를 실행했습니다 . 다음은 내가 사용한 작업입니다 lm.
Euribor3t <- ts(diff(Euribor3))
OIS3t <- ts(diff(Ois3))
x <- ts(diff(Eurepo3-Ois3))
Vstoxxt <- ts(diff(Vstoxx))
CDSt <- ts(diff(CDS))
omo2 <- ts(diff(log(Open.Market.Operations)))
l1 <- (lag(Euribor3t, k=-1))
axx <- ts.intersect(Euribor3t, OIS3t, x, Vstoxxt, CDSt, omo2, l1)
reg1 <- lm(Euribor3t~OIS3t+CDSt+x+Vstoxxt+omo2+l1, data=axx)
summary(reg1)
및 dynlm:
zooX = zoo(test[, -1])
lmx <- dynlm(d(Euribor3)~d(Ois3)+d(CDS)+d(Eurepo3-Ois3)+d(Vstoxx)+d(log(Open.Market.Operations))+d(L(Euribor3, 1)), data=zooX)
summary(lmx)
이 두 가지 접근 방식은 정확히 동일한 결과를 제공합니다. 그러나 1에서 24까지의 두 회귀 모두에 하위 집합을 추가하면 (다른 모두 동일) :
Euribor3t <- ts(diff(Euribor3))
OIS3t <- ts(diff(Ois3))
x <- ts(diff(Eurepo3-Ois3))
Vstoxxt <- ts(diff(Vstoxx))
CDSt <- ts(diff(CDS))
omo2 <- ts(diff(log(Open.Market.Operations)))
l1 <- (lag(Euribor3t, k=-1))
axx <- ts.intersect(Euribor3t, OIS3t, x, Vstoxxt, CDSt, omo2, l1)
reg1 <- lm(Euribor3t~OIS3t+CDSt+x+Vstoxxt+omo2+l1, data=axx, subset=1:24)
summary(reg1)
zooX = zoo(test[, -1])
lmx <- dynlm(d(Euribor3)~d(Ois3)+d(CDS)+d(Eurepo3-Ois3)+d(Vstoxx)+d(log(Open.Market.Operations))+d(L(Euribor3, 1)), data=zooX[1:24])
summary(lmx)
두 출력은 서로 다릅니다. 회귀 출력의 편차를 일으키는 문제는 무엇입니까?
다음은 내가 실험 한 데이터 샘플입니다.
Date Euribor3 Ois3 Eurepo3 Vstoxx CDS Open.Market.Operations
1 03.01.2005 2.154 2.089 2.09 14.47 17.938 344999
2 04.01.2005 2.151 2.084 2.09 14.51 17.886 344999
3 05.01.2005 2.151 2.087 2.08 14.42 17.950 333998
4 06.01.2005 2.150 2.085 2.08 13.80 17.950 333998
5 07.01.2005 2.146 2.086 2.08 13.57 17.913 333998
6 10.01.2005 2.146 2.087 2.08 12.92 17.958 333998
7 11.01.2005 2.146 2.089 2.08 13.68 17.962 333998
8 12.01.2005 2.145 2.085 2.08 14.05 17.886 339999
9 13.01.2005 2.144 2.084 2.08 13.64 17.568 339999
10 14.01.2005 2.144 2.085 2.08 13.57 17.471 339999
11 17.01.2005 2.143 2.085 2.08 13.20 17.365 339999
12 18.01.2005 2.144 2.085 2.08 13.17 17.214 347999
13 19.01.2005 2.143 2.086 2.08 13.63 17.143 354499
14 20.01.2005 2.144 2.087 2.08 14.17 17.125 354499
15 21.01.2005 2.143 2.087 2.08 13.96 17.193 354499
16 24.01.2005 2.143 2.086 2.08 14.11 17.283 354499
17 25.01.2005 2.144 2.086 2.08 13.63 17.083 354499
18 26.01.2005 2.143 2.086 2.08 13.32 17.348 347999
19 27.01.2005 2.144 2.085 2.08 12.46 17.295 352998
20 28.01.2005 2.144 2.084 2.08 12.81 17.219 352998
21 31.01.2005 2.142 2.084 2.08 12.72 17.143 352998
22 01.02.2005 2.142 2.083 2.08 12.36 17.125 352998
23 02.02.2005 2.141 2.083 2.08 12.25 17.000 357499
24 03.02.2005 2.144 2.088 2.08 12.38 16.808 357499
25 04.02.2005 2.142 2.084 2.08 11.60 16.817 357499
26 07.02.2005 2.142 2.084 2.08 11.99 16.798 359999
27 08.02.2005 2.141 2.083 2.08 11.92 16.804 355500
28 09.02.2005 2.142 2.080 2.08 12.19 16.589 355500
29 10.02.2005 2.140 2.080 2.08 12.04 16.500 355500
30 11.02.2005 2.140 2.078 2.08 11.99 16.429 355500
31 14.02.2005 2.139 2.078 2.08 12.52 16.042 355500
dynlm에서와 같은 양의 데이터를 사용할 수 없습니다 lm. 후자의 모델에는 두 개의 더 적은 관측치가 포함됩니다.
dim(model.frame(reg1))
# [1] 24 7
dim(model.frame(lmx))
# [1] 22 7
그 이유는 lm전체 데이터 세트 (31 개의 관측치)로 변수 (차분)를 변환하는 반면, dynlm24 개의 관측치 만 전달하므로 dynlm24 개의 관측치로 차이를 수행하기 때문입니다. 차이 후 손실 된 관측치로 인해 결과 행 수는 두 경우 모두 동일하지 않습니다.
에서 dylm사용한다 data=zooX[1:26]. 이러한 방식으로 동일한 하위 집합이 사용되며 동일한 결과가 얻어집니다.
reg1 <- lm(Euribor3t~OIS3t+CDSt+x+Vstoxxt+omo2+l1, data=axx, subset=1:24)
lmx <- dynlm(d(Euribor3)~d(Ois3)+d(CDS)+d(Eurepo3-Ois3)+d(Vstoxx)+
d(log(Open.Market.Operations))+d(L(Euribor3, 1)), data=zooX[1:26])
all.equal(as.vector(fitted(reg1)), as.vector(fitted(lmx)))
# [1] TRUE
all.equal(coef(reg1), coef(lmx), check.attributes=FALSE)
# [1] TRUE
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