关于数据挖掘: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

Beta 假如反映了一种工具对例如市场的危险。然而，您能够通过各种形式估算此度量。

你能够膨胀你的预计来稳固它。另一个方面是这种危险度量的非线性。在红色和绿色的工夫里，对市场的敏感性不雷同。从后果中咱们能够看到：

plot('AMZN' main="AMZN 靠近于市场收益率的收益率",
     
     xlab="市场收益率",pch=20, axes = F)

ng <- l1coef\[2\]-l1coef\[3\]

ps <- l1coef\[2\]

咱们在这里看到的是，当市场上涨时，AMZN 与市场的相关性更强，而当市场上涨时，相关性更弱。有相干的，也有相干的构造。谷歌 - 金融的 β 是相干的，它能够是在整个散布中是一样的。就像当初这样，你不心愿有 β 值等于 1，它是市场上涨时 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，在蹩脚的日子里只迟缓上涨。

我尝试了其余一些金融股，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。

for (i in 1:l){geSybols(symi\], from=tart, o=endut.asign = )
   # 白天的平均价格

   prv\[1:ltdt0,),i\]=avp
  
}



pol <- ifese(e\[,'SPY'\]>0,ret\['SP'\],0)




for (i in 1:(l-1)){ # 最初一个是市场，因而 l-1。o\[i,\] <- noibe
  
}

# 色彩

col1 

col2

barpot(co\[,1,add=T)

花旗是惟一一个在市场上涨过程中具备较强关联性的股票，大多数在整个散布过程中与市场具备相当稳固的关联性，在这方面，摩根士丹利是不错的，能够持有。

咱们看到与 AMZN 齐全相同，在上涨的日子里比在上涨的日子里更平缓。天然地，看看应用这个规范构建的投资组合如何体现。

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