分组回归

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在得到fama因子(国泰安数据库有)模型后，需要计算每个股票的阿尔法进而计算风险调整收益率，因此需要进行对每个股票进行ols，也就是需要进行分组回归。
这里需要引入一个包“data.table"，结合之前常用的”tidyverse“包。假设因子模型存放在”test.csv“中，为了方面，假定回归模型为：y~x1+x2+x3,stock为各股票代码,

library (tidyverse)
library(data.table)
test<-read_csv("test.csv")#肯定还有更好的方法读取，但是现在只会这样
dt<-data.table(test)
result<-dt[,as.list(coef(lm(y~x1+x2+x3,data=.SD))),keyby=.(stock)]

这里dt[i,j,k]为data.table数据格式的特殊表示形式，i为dt数据中的行，k为分组依据，j为运算表达式，方括号里面的.(stock)的意思是读取dt数据中的stock这一列数据，keyby=.(stock)意思是以stock这一列分组依据；.SD的意思是读取分组后的子集，也就是stock的各个分组的子集。coef为提取回归方程的系数，as.list意思是输出的格式为一个向量

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关键词：分组回归 Library 国泰安数据库 Table BRARY

  直接
dt <- fread('test.csv')