R语言怎么对时间序列数据进行核回归估计和局部多项式回归的非参数回归

在R语言中，可以使用loess()函数进行局部多项式回归估计，使用KernSmooth包中的locpoly()函数进行核回归估计。

以下是一个简单的示例代码，用于对一组时间序列数据进行局部多项式回归估计和核回归估计：

# 导入时间序列数据
data <- read.csv("data.csv")
t <- as.Date(data$Date)
y <- data$Yield

# 对时间序列数据进行局部多项式回归估计
loess_fit <- loess(y ~ t, span = 0.2)

# 对时间序列数据进行核回归估计
library(KernSmooth)
h <- 0.05
locpoly_fit <- locpoly(t, y, bandwidth = h, degree = 1, kernel = "epanechnikov")

# 绘制数据和回归曲线
plot(t, y, type = "l", xlab = "Date", ylab = "Yield", main = "Nonparametric Regression")
lines(t, loess_fit$fitted, col = "red", lwd = 2)
lines(locpoly_fit$x, locpoly_fit$y, col = "blue", lwd = 2)

# 添加图例
legend("topleft", legend = c("Loess", "Kernel"), col = c("red", "blue"), lwd = 2)

在这个例子中，我们首先导入了一个时间序列数据，包括日期和收益率。然后，使用loess()函数和KernSmooth包中的locpoly()函数进行局部多项式回归估计和核回归估计，分别保存在loess_fit和locpoly_fit变量中。最后，使用plot()函数绘制原始数据和回归曲线，并使用lines()函数添加局部多项式回归曲线和核回归曲线。需要注意的是，使用locpoly()函数时，需要指定带宽参数h、多项式次数degree和核函数kernel。

需要注意的是，局部多项式回归和核回归都是非参数回归方法，不需要对数据的分布做出任何假设，因此在处理复杂数据时具有较好的适用性。在使用这些方法时，需要选择合适的带宽参数和多项式次数，以获得较好的拟合效果。