将每个因子具有一个答案的回归系数应用于R中数据框中每个因子的多个条目

Question

我有一个数据框，其中包含时间，符号，价格，波动率的列。 我使用此数据框使用符号的虚拟变量运行首次通过OLS回归

fit <- lm(volatility~factor(symbol) + 0

然后，我想在第二遍回归中使用该回归的系数，因此我将回归的系数保存下来以供重用，然后我要使用该系数来衡量波动率

scale <- summary(fit)$coefficients[,1]
yscale <- volatility/scale
fit2 <- lm(yscale~factor(time) + factor(symbol)*factor(time) + 0

我遇到的问题是我想使用适用于每个符号的因子系数。 因此，在原始数据框中，我想将波动率除以与其符号匹配的系数。 因此，如果我有符号DDX，CTY，LOL，那么我想用回归中的因子DDX将DDX的波动率除以系数，然后对CTY和LOL做同样的事情。 另外，我需要弄清楚如何在第二个fit2系数中进行乘积运算。

Answer 1

您应提供一个可复制的示例以获取准确的答案。 这里有一些数据：

dat <- data.frame(volatility= rnorm(30),
                  symbol = sample(c('DDX', 'CTY', 'LOL'),30,rep=TRUE))
fit <- lm(volatility~factor(symbol) + 0,data=dat)
mm <- coef(fit)
names(mm) <- gsub('factor\\(symbol\\)','',names(mm))

我将名称转换为漂亮的名称，以便以后使用：

   CTY        DDX        LOL 
 -0.1991273  0.1331980 -0.1567511 

然后使用transform ，将每个波动率除以相应的系数：

transform(dat,vol.scale = volatility/mm[symbol],coef = mm[symbol])
      volatility symbol    vol.scale       coef
1  -0.592306253    DDX  -4.44680974  0.1331980
2   1.143486046    DDX   8.58485769  0.1331980
3  -0.693694139    LOL   4.42544868 -0.1567511
4  -0.166050131    LOL   1.05932325 -0.1567511
5   1.381900588    CTY  -6.93978353 -0.1991273
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