Я строю факторную модель для оценки будущей доходности капитала.Я хотел бы включить авторегрессионный остаточный член в эту модель.Мне бы хотелось, чтобы вчерашняя ошибка (разница между вчерашним прогнозируемым доходом и фактическим доходом) была включена в регрессию как независимая переменная.Какой тип модели авторегрессии это называется?Я искал тексты эконометрики различных временных рядов и не нашел описанную конкретную модель.Мое текущее решение в R состоит в том, чтобы повторно запускать регрессию на каждом дискретном временном шаге (t) и вручную включать остаток вчерашнего дня, но мне любопытно, есть ли более эффективный метод или пакет, который делает это.
Ниже приведен пример кода без остаточного термина:
Data:
# fake data
set.seed(333)
df <- data.frame(seq(as.Date("2017/1/1"), as.Date("2017/2/19"), "days"),
matrix(runif(50*506), nrow = 50, ncol = 506))
names(df) <- c("Date", paste0("var", 1:503), c("mktrf", "smb", "hml"))
Then I store my necessary variables for regression:
1.All the dep var
x = df[,505:507]
2.All the indep var
y <- df[,2:504]
4.Fit all the models
list_models_AR= lapply(y, function(y)
with(x, lm(y ~ mktrf + smb + hml , na.action = na.exclude)))