r - 预测回归中波动率机制的指标
问题描述
因此，假设我想根据股息价格比率（dp）的滞后值将超额收益回归到时间 t。我知道该怎么做。但是，如果我想为波动率制度做这件事，比如低、中、高时期呢？我尝试为低波动率和高波动率创建 2 个指标。但是我现在应该如何制作我的 lm() 代码呢？我应该只在回归中 dp*indicator 的滞后值之间进行交互，还是会因为数据将被分割而在时间序列中造成漏洞，从而弄乱滞后？所有帮助将不胜感激。
解决方案
推荐阅读
- asp.net - 在发布时更改 .config 文件中的 appender 参数值（天蓝色管道）
- python - 在 PYTHONSTARTUP 中设置的 .pythonstartup 文件中打开 Python 解释器时如何读取当前目录？
- ios - ionic 4中的iOS推送通知没有声音
- android - 在颤振上动态添加choicechip
- java - FileUtils.copyFile() 在尝试复制 exe 时使程序崩溃
- php - laravel swagger 无法与 App 目录之外的控制器一起使用
- kotlin - 如何在 Kotlin 中反映可为空的字段
- node.js - 如何从 greenlock-express 获取证书文件以用于 Nginx？
- php - 如何在使用 php 上传之前裁剪图像？
- python - 在 Django 过滤方法中使用列字段