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パッケージを使用してquantreg、R で次の分位点回帰を実行しています。

bank <-rq(gekX~laggekVIXclose+laggekliquidityspread+lagdiffthreeMTBILL+
lagdiffslopeyieldcurve+lagdiffcreditspread+laggekSPret, tau=0.99)

を介して係数と要約統計量を抽出します。

bank$coefficients
summary(bank)

私が得た結果は、

Call: rq(formula = gekX ~ laggekVIXclose + laggekliquidityspread + 
lagdiffthreeMTBILL + lagdiffslopeyieldcurve + lagdiffcreditspread + 
laggekSPret, tau = 0.99)

tau: [1] 0.99

Coefficients:
                       Value    Std. Error t value  Pr(>|t|)
(Intercept)            -0.03005  0.01018   -2.95124  0.00319
laggekVIXclose          0.00471  0.00069    6.81515  0.00000
laggekliquidityspread  -0.01295  0.01619   -0.79976  0.42392
lagdiffthreeMTBILL     -0.12273  0.12016   -1.02136  0.30717
lagdiffslopeyieldcurve -0.13100  0.06457   -2.02876  0.04258
lagdiffcreditspread    -0.21198  0.15659   -1.35377  0.17592
laggekSPret            -0.01205  0.46559   -0.02588  0.97936

ただし、R^2/調整済み R^2 を知りたいです。これは、summary()-コマンドが単純な OLS 回帰に対して提供しているように見えますが、分位回帰の場合はそうではありません。

それらを抽出する方法を知っている人はいますか？

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2 に答える 2

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分位点回帰では、R 二乗または調整済み R 二乗はありません。これは単なる疑似 R 二乗であり、 in を使用しrqた場合に期待されるように では報告されませんが、モデル バンクの推定後に次のように計算できます。summarylm

rho <- function(u,tau=.5)u*(tau - (u < 0))
V <- sum(rho(bank$resid, bank$tau))

これは、パッケージ「quantreg」の作成者が提供する回答です ここ

于 2013-11-08T15:19:30.190 に答える
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Koenker と Machado の 1999 年の JASA 論文で提案された疑似 R^2 測定は、関心のあるモデルの重み付けされた偏差の合計を、切片のみが表示されるモデルからの同じ合計と比較することによって、適合度を測定します。

R での例を次に示します。

library(quantreg)
data(engel)

fit0 <- rq(foodexp~1,tau=0.9,data=engel)
fit1 <- rq(foodexp~income,tau=0.9,data=engel)

rho <- function(u,tau=.5)u*(tau - (u < 0))
R1 <- 1 - fit1$rho/fit0$rho

他の回答のコードは、その分数の分子のみを提供します。

于 2014-12-16T17:10:03.150 に答える