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¿Alguien sabe cómo implementar la regresión de efectos país-sector de Heston y Rouwenhorst en R?

Heston y Rouwenhorst (1994) idearon una estrategia de estimación empírica para descomponer los rendimientos de las acciones en tres componentes: un efecto puro de la industria, un efecto puro del país y un rendimiento del factor mundial. Esencialmente, realizan regresiones mensuales por mínimos cuadrados ponderados de corte transversal sobre los rendimientos de las acciones individuales para determinar los efectos "puros" del país y del sector. Para estimar los efectos "puros", añaden restricciones a la regresión para que los factores del país y del sector tengan una media ponderada de cero para cada período. Obsérvese que el intercepto en esta ecuación se interpretaría como el rendimiento mundial global.

La restricción sectorial se interpretaría como el producto del peso de cada sector en el mercado y su coeficiente de factor sectorial sumado sobre cada sector. Lo mismo para el país.

Como ejemplo, he construido los factores de país y sector y he configurado la siguiente regresión para un período de tiempo, pero no sé cómo añadir las restricciones...

lm(Return ~ Country + Sector, data = data, weights = MktCapUsd)

¿Hay paquetes disponibles para añadir fácilmente este tipo de restricciones?

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Takada Luo Puntos 61

Encontré tu post mientras buscaba en Google la regresión de Heston. Aunque no estoy familiarizado con R, el problema parece ser una programación cuadrática con restricciones de igualdad lineal.

Minimizar: $|y-\beta x|^2$

S.t. $\sum \beta_i = 0$

En python, cvxpy puede hacer esto. Estoy seguro de que hay paquetes equivalentes en R.

Además, este problema tiene soluciones analíticas, se puede resolver por el método del multiplicador de Lagrang, que se puede encontrar en cualquier libro de texto de cálculo de grado.

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