拓端tecdat|R语言非线性回归beta系数估算股票市场的风险分析亚马逊AMZN股票和构建投资组合

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原文出处：拓端数据部落公众号

Beta 假设反映了一种工具对例如市场的风险。但是，您可以通过各种方式估算此度量。

你可以收缩你的估计来稳定它。另一个方面是这种风险度量的非线性。在红色和绿色的时间里，对市场的敏感性不相同。从结果中我们可以看到：

1.  
   plot('AMZN' main="AMZN接近于市场收益率的收益率",
2.  
    
3.  
   xlab="市场收益率",pch=20, axes = F)
4.  
    
5.  
   ng <- l1coef[2]-l1coef[3]
6.  
    
7.  
   ps <- l1coef[2]

我们在这里看到的是，当市场下跌时，AMZN与市场的相关性更强，而当市场上涨时，相关性更弱。有相关的，也有相关的结构。谷歌-金融的β是相关的，它可以是在整个分布中是一样的。就像现在这样，你不希望有β值等于1，它是市场下跌时 beta=0.78 和市场上涨时和beta=0.94 的平均值。如果你是长线，反过来就很好，一个符号在绿色的时间段里反弹，在糟糕的日子里只缓慢下跌。 

我尝试了其他一些金融股，看看这是否是典型的，这是正日（红色）和负日（蓝色）系数的条形图。

1.  
   for (i in 1:l){
2.  
   geSybols(symi], from=tart, o=endut.asign = )
3.  
   # 白天的平均价格
4.  
    
5.  
   prv[1:ltdt0,),i]=avp
6.  
    
7.  
   }
8.  
    
9.  
    
10.  
     
11.  
    pol <- ifese(e[,'SPY']>0,ret['SP'],0)
12.  
     
13.  
     
14.  
     
15.  
     
16.  
    for (i in 1:(l-1)){ # 最后一个是市场，因此 l-1。
17.  
     
18.  
    o[i,] <- noibe
19.  
     
20.  
    }
21.  
     
22.  
    # 颜色
23.  
     
24.  
    col1
25.  
     
26.  
    col2
27.  
     
28.  
    barpot(co[,1,add=T)

 花旗是唯一一个在市场下跌过程中具有较强关联性的股票，大多数在整个分布过程中与市场具有相当稳定的关联性，在这方面，摩根士丹利是不错的，可以持有。

我们看到与 AMZN 完全相反，在下跌的日子里比在上涨的日子里更陡峭。自然地，看看使用这个标准构建的投资组合如何表现。

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