Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R - страница 21
>tail(Мои.данные)
# tail в переводе на русский означает хвост, задняя часть
# Смотрим последние 6 строк с загруженными данными– см. рис. 5
Рис. 5
> dim(Мои.данные)
[1] 5852 15
# смотрим количество строк и колонок в загруженном файле.
# всего загружено 5852 строки и 15 колонок с 15 переменными.
> День_торгов.мес<-(Мои.данные[1:5831, 1])
# переменные будем обозначать на кириллице, хотя, как правило, используют латиницу
# в квадратных скобках укажем сначала номера загружаемых строк, а затем номер столбца
# символ 1:5831 означает номера строк сверху вниз по порядку 1,2 … 5830, 5831.
# строки 5832: 5852 с данными за апрель 2018 года пока не будем использовать
# неиспользованные данные будут нам нужны для последующего тестирования
> Долл.США_Руб <-Мои.данные[1:5831, 2]
# Долл.США_Руб <-Мои.данные [1:5831 наблюдений, 2-й столбец загруженного файла]
> Евро_Руб <-Мои.данные[1:5831, 3]
> Евро_Долл.США<-Мои.данные[1:5831, 4]
> Нефть<-Мои.данные[1:5831, 14]
> Золото<-Мои.данные[1:5831, 15]
# присваиваем названия тем загруженным данным, которые сейчас будем использовать
Далее построим уравнение регрессии, включив в него в качестве зависимой переменной Долл.США_Руб, а в качестве независимых переменных – фундаментальные факторы, которые, по нашему мнению, влияют на его курс – Евро_Долл.США, Евро_Руб, Нефть и Золото.
Как известно, задачей регрессионного анализа является расчет формулы, описывающей связь между зависимой переменной Y (ее называют также результативным признаком) и независимыми (их называют также факторными) переменными X1, X2, … , Xn. При этом формула связи результативного признака Y с факторами X1, X2, … , Xn, либо с одним фактором X, получила название уравнения регрессии.
В качестве метода аппроксимации (приближения) в уравнении регрессии используется метод наименьших квадратов, который минимизирует сумму квадратов отклонений фактических значений Y от его предсказываемых значений, рассчитанных по определенной математической формуле. При этом линию, которая лучше всего подойдет к этим данным, выбирают так, чтобы сумма квадратов значений вертикальных отклонений зависимой переменной (фактического курса доллара) от линии, рассчитанной по уравнению регрессии (предсказанный курс доллара), была минимальной.
Подробнее о том, как решить уравнение регрессии, можно прочитать в моей книге «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews» -см. главу 2. «Метод наименьших квадратов и решение уравнения регрессии в Excel», а также в другой моей книге «Как предсказать курс доллара. Расчеты в Excel для снижения риска проигрыша» – см. главу 2. «Как в Excel решить однофакторное уравнение регрессии для линейного тренда».