如何計算因子載荷（beta）？

我正在寫關於對沖基金績效衡量的論文，我想使用Fung & Hsieh (2004)提出的七因子模型。

現在，我正在努力找出如何計算回歸模型中使用的因子載荷（beta）：

$ {R_i,_t} $ - $ {R_f,_t} $ = $ \alpha $ + $ \beta_1 $ * $ equity $ + $ \beta_2 $ * $ size $ + … + $ \beta_7 $ * $ commoditytrend $ + $ \epsilon $

論文末尾的表1給出了哪些結果。我的軟體偏好是“R”。

任何幫助，將不勝感激。

您必須使用的 R 函式就是lm()函式。

在QuickR 上，您可以找到一個簡單明了的教程，介紹如何通常使用lm(). 作為進一步的參考，我建議您閱讀G. Rodriguez 關於線性模型的介紹 R教程。

我沒有閱讀您引用的論文，但是無論如何，您應該通過在 R shell 上執行以下命令來估計模型：

results = lm(dependent_variable_name ~ independent_var1_name + ... + independent_var7_name)

並通過點擊執行它CTRL + ENTER。

當然，替換dependent_variable_name成你之前給的變數名；自變數也一樣。

該命令沒有考慮您應該檢查以獲得可靠估計的問題，例如異變異數性、自相關性、非正態殘差……但在這里處理的主題過於寬泛。

您可以在我上面發布的連結上找到很多參考和教程，但是，您也可以在 quant.SE 上找到幫助。

希望這有幫助。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/17600