results <- c() resultst <-c() for (i in 1:1000) { n<-sample(resid, 485, replace = TRUE, prob =NULL) #基金虚拟收益序列 attach(src) r<- 0.9844538*mkt+0.01333323*smb+-0.4016015*hml+-0.3710315*rmw+-0.1699253*cma+n summary(r) #对新生成的r进行回归 lm.test11<-lm(r~mkt+smb+hml+rmw+cma,data=src) summary(lm.test11) # 提取截距项 model <- lm(lm.test11) coefficients <- coef(model) intercept <- coefficients[1] a <- intercept # 提取截距项的系数和标准误差 intercept_coef <- coef(model)[1] intercept_stderr <- sqrt(diag(vcov(model)))[1] #保存t值在ta中 t_value <- intercept_coef / intercept_stderr ta <- t_value #赋值给results results<-c(a) resultst<-c(ta) }
时间: 2024-04-19 15:30:36 浏览: 28
根据你的代码,你正在进行一个循环,循环次数为1000次。在每次循环中,你从 `resid` 中随机抽取485个样本,然后使用这些样本和其他变量进行回归分析。
在每次循环中,你计算了回归模型的摘要统计信息,并提取了截距项的系数和标准误差。然后,你计算了截距项系数的t值,并将截距项和t值分别保存在 `results` 和 `resultst` 变量中。
需要注意的是,在每次循环中,你都使用 `attach(src)` 将数据框 `src` 中的变量添加到搜索路径中。但是,请注意使用 `attach` 函数时可能会导致命名冲突或混淆,因此需要谨慎使用。
最后,你可以通过访问 `results` 和 `resultst` 变量来获取每次循环的截距项和t值。请确保在循环结束后检查这些变量是否包含了期望的结果。
希望以上解释对你有帮助!如果你有更多问题,请随时提问。
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dim(src)[1] lm.test1<-lm(RM000006~mkt+smb+hml+rmw+cma,data=src) summary(lm.test1) #残值抽样 resid<-residuals(lm.test1) summary(resid) install.packages("sampling") library("sampling") # 创建空向量 results <- c() resultst <-c() for (i in 1:1000) { n<-sample(resid, 485, replace = TRUE, prob =NULL) #基金虚拟收益序列 r<- 0.9844538*mkt+0.01333323*smb+-0.4016015*hml+-0.3710315*rmw+-0.1699253*cma+n
根据你提供的代码,我看到你正在进行线性回归分析,并使用残差抽样方法进行模拟。以下是对你提供的代码的解释:
1. `dim(src)[1]`:这段代码返回数据框 `src` 的行数。
2. `lm.test1 <- lm(RM000006~mkt+smb+hml+rmw+cma,data=src)`:这段代码使用线性回归模型,以 `RM000006` 作为因变量,`mkt`、`smb`、`hml`、`rmw`、`cma` 作为自变量,拟合了一个线性回归模型,并将结果保存在 `lm.test1` 中。
3. `summary(lm.test1)`:这段代码返回线性回归模型 `lm.test1` 的摘要统计信息,包括回归系数、截距、残差等。
4. `resid <- residuals(lm.test1)`:这段代码计算线性回归模型 `lm.test1` 的残差,并将结果保存在 `resid` 中。
5. `install.packages("sampling")` 和 `library("sampling")`:这两段代码用于安装和加载名为 "sampling" 的 R 包,该包提供了抽样方法的函数。
6. `results <- c()` 和 `resultst <- c()`:这两段代码创建了两个空的向量 `results` 和 `resultst`,用于存储模拟结果。
7. `for (i in 1:1000)`:这段代码表示进行1000次模拟。
8. `n <- sample(resid, 485, replace = TRUE, prob = NULL)`:这段代码使用 `sample` 函数从 `resid` 中有放回地抽取485个样本,并将结果保存在 `n` 中。
9. `r <- 0.9844538*mkt + 0.01333323*smb - 0.4016015*hml - 0.3710315*rmw - 0.1699253*cma + n`:这段代码根据给定的线性方程和从残差中抽取的样本,计算虚拟收益序列 `r`。
10. 模拟过程将重复进行1000次,并将每次模拟的结果分别存储在 `results` 和 `resultst` 中。
希望以上解释对你有帮助!如果你有更多问题,请随时提问。
rankings <- data.frame() rankings_list <- list() for (i in 1:10) { #抽样 n1<-sample(resid1, 485, replace = TRUE, prob =NULL) n2<-sample(resid2, 485, replace = TRUE, prob =NULL) n3<-sample(resid3, 485, replace = TRUE, prob =NULL) n4<-sample(resid4, 485, replace = TRUE, prob =NULL) n5<-sample(resid5, 485, replace = TRUE, prob =NULL) # 根据t值进行排名 t_values <- c(ta1, ta2, ta3, ta4, ta5) ranking <- rank(t_values, ties.method = "max") print(ranking) # 将排名组添加到列表中 rankings_list[[i]] <- ranking print(rankings_list[[i]])
在你提供的修改后的代码中,你添加了抽样的步骤,然后根据t值进行排名,并将排名组添加到列表中。
在每次循环中,你使用 `sample()` 函数对 `resid1`、`resid2`、`resid3`、`resid4`、`resid5` 进行抽样。然后,你根据抽样的结果计算t值,并进行排名。最后,将每次循环的排名组添加到 `rankings_list` 列表中,并打印出来。
这样做是可以的,每次循环都会得到不同的排名组,并以列表的形式存储起来。你可以通过索引访问每次循环的排名组,就像你在代码中打印出来的那样。
希望这次回答能够满足你的需求。如果还有其他问题,请随时提问。