利用R语言进行股票价格数据的线性回归分析

作为一名R语言的新手，我正逐步探索其强大的数据分析能力。最近，我遇到了一个任务，需要对Excel中的股票价格数据进行线性回归分析。为了开始这项工作，我首先使用了以下命令将数据导入R环境中：

stockPrice <- read.csv("C:/Users/Desktop/prova.csv", sep=";", header=TRUE, check.names=FALSE, stringsAsFactors=FALSE, dec=",")

导入的数据集包含了100行和多列，每一列表示一种不同的资产。下面展示了一部分数据的预览：

1 -1.8669 -1.2096 1.0358 ... 0.4397 -0.1530 -0.3123
2 -2.1469 -0.4331 -0.0891 ... 1.8105 0.8521 -1.4327
3 -1.8919 -0.6469 -0.4098 ... 2.4720 0.5230 -1.6965
...

接下来，我们的目标是对每个资产执行线性回归分析，以预测某一资产的价格变化（y）与前一时刻的价格变化（x）之间的关系。为此，我们可以采用循环方式处理每一列数据，具体实现如下：

out <- lapply(stockPrice, function(vec) {
    vec <- as.numeric(gsub(",", "", vec))
    y <- vec[1:(length(vec) - 1)]
    x <- vec[2:length(vec)]
    coef(lm(y ~ x))
})
out[[1]]

上述代码首先将数据转换为数值型，然后定义因变量y和自变量x，最后计算回归系数。若需获取所有资产的斜率值，可以通过以下代码实现：

do.call(rbind, out)[, 2]

此外，我们也可以利用nlme包中的lmList函数，将数据重塑为“长”格式，从而简化线性回归模型的构建过程：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(nlme)

stockPrice %>%
    mutate_all(readr::parse_number) %>%
    pivot_longer(everything(), values_to = 'y') %>%
    group_by(name = factor(name, levels = unique(name))) %>%
    mutate(x = lead(y)) %>%
    ungroup %>%
    na.omit %>%
    lmList(y ~ x | name, data = .)

这种方法不仅简化了代码，还提高了模型构建的效率。希望这些信息能帮助其他R语言初学者更好地理解和应用线性回归技术。