LITMIR.BIZ

Скачать книгу

загружаем в память компьютера библиотеки zoo и fBasics

      # эти пакеты нужны нам для текущей работы

      # перед каждой сессией нужные пакеты надо загружать в память компьютера

      # далее читаем файл с загруженными для работы данными:

      > Мои.данные<-read.zoo('Данные.csv', sep = ";", header=TRUE, FUN=as.Date)

      # если бы R понимал по-русски, то эту команду можно было бы ввести так:

      # Мои.данные<-чтение.zoo('Данные. csv', знак раздела = ";", заголовок=ИСТИНА, Функция=as.Date)

      # FUN =as.Date по-русски можно было перевести: функция=как.Даты

      # as.Date переводит загружаемые данные в нужный формат календарных дат

      # в результате файл Excel в формате csv с загружен из рабочей директории

      > options("scipen"=100, "digits"=8)

      # устанавливаем количество сокращаемых после запятой знаков=8

      # избавляемся от экспоненциального формата представления цифр

      # options по-русски означет опции, а digits– цифры

      # "scipen" – порядок использования научной нотации в R

      > head(Мои.данные)

      # по умолчанию загружает первые 6 строк файла Мои.данные

      # head в переводе на русский означает голова, заголовок, верхняя часть

      # если бы R понимал по-русски, то эту команду можно было бы ввести так:

      # > начало(Мои.данные)

      # смотрим первые 6 строк с загруженными данными – см. рис. 4

      Рис. 4

      >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

Скачать книгу