R语言金融数据回归分析

以下是一个使用R语言进行金融数据回归分析的例子：

# 导入所需的包
library(quantmod)
library(tseries)
library(lmtest)

# 获取金融数据
getSymbols("AAPL", from = "2019-01-01", to = "2020-01-01")

# 创建一个新的数据框来存储收盘价和指数收益率
data <- data.frame(Date = index(AAPL), Close = as.numeric(AAPL$AAPL.Close), Return = NA)

# 计算每日收益率
data$Return[2:nrow(data)] <- diff(log(data$Close))

# 进行回归分析
model <- lm(Return ~ lag(Return, 1) + lag(Return, 2) + lag(Return, 3), data = data)

# 查看回归结果
summary(model)

# 进行统计检验
coeftest(model)

# 生成回归报告
report <- capture.output(summary(model))
writeLines(report, "regression_report.txt")

这个例子使用了quantmod包来获取苹果公司（AAPL）的股票数据，并计算了每日的收益率。然后，使用lm函数进行回归分析，将前三天的收益率作为自变量，当天的收益率作为因变量。最后，使用summary函数查看回归结果，并使用coeftest函数进行统计检验。生成的回归报告会保存在名为"regression_report.txt"的文件中。