R中多元时间序列的线性回归

Question

作为数据分析的一部分，我正在使用线性回归分析来检查是否可以使用今天的数据预测明天的价值。

我的数据是大约100个公司退货的时间序列。 到目前为止，这是我的代码：

returns <- read.zoo("returns.csv", header=TRUE, sep=",", format="%d-%m-%y")
returns_lag <- lag(returns)
lm_univariate <- lm(returns_lag$companyA ~ returns$companyA)

这没有问题，现在我希望对100家公司中的每一个进行线性回归。 由于手动设置每个线性回归模型将花费太多时间，因此我想使用某种循环（或应用函数）来缩短过程。

我的方法：

test <- lapply(returns_lag ~ returns, lm)

但这会导致错误“ test2中出现意外符号”，因为在此处无法识别代字号。

因此，基本上，我想对每个公司分别进行线性回归。

唯一看起来与我想要的问题相似的是多个列上的时间序列的线性回归 ，但是那里的数据似乎存储在矩阵中，并且代码示例与我想要的相比非常混乱。

Answer 1

当您知道要包含在回归中的变量的确切名称时，公式非常有用。 当您遍历值时，它们并不是那么好。 这是一个使用索引为每次迭代提取感兴趣的列的示例

#sample data
x.Date <- as.Date("2003-02-01") + c(1, 3, 7, 9, 14) - 1
returns <- zoo(cbind(companya=rnorm(10), companyb=rnorm(10)), x.Date)
returns_lag <- lag(returns)

$loop over columns/companies
xx<-lapply(setNames(1:ncol(returns),names(returns)), function(i) {
    today <-returns_lag[,i]
    yesterday <-head(returns[,i], -1)
    lm(today~yesterday) 
})
xx

这将以列表的形式返回每一列的结果。

Answer 2

使用dyn包（加载Zoo），我们可以这样做：

library(dyn) 
z <- zoo(EuStockMarkets) # test data

lapply(as.list(z), function(z) dyn$lm(z ~ lag(z, -1)))