最近我们被客户要求撰写关于非线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
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非线性模型原理与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加模型GAM分析
，时长05:41
Beta 假设反映了一种工具对例如市场的风险。但是，您可以通过各种方式估算此度量。
你可以收缩你的估计来稳定它。另一个方面是这种风险度量的非线性。在红色和绿色的时间里，对市场的敏感性不相同。从结果中我们可以看到：
plot('AMZN' main="AMZN接近于市场收益率的收益率",xlab="市场收益率",pch=20, axes = F)ng <- l1coef[2]-l1coef[3]ps <- l1coef[2]
我们在这里看到的是，当市场下跌时，AMZN与市场的相关性更强，而当市场上涨时，相关性更弱。有相关的，也有相关的结构。谷歌-金融的β是相关的，它可以是在整个分布中是一样的。就像现在这样，你不希望有β值等于1，它是市场下跌时 beta=0.78 和市场上涨时和beta=0.94 的平均值。如果你是长线，反过来就很好，一个符号在绿色的时间段里反弹，在糟糕的日子里只缓慢下跌。
我尝试了其他一些金融股，看看这是否是典型的，这是正日（红色）和负日（蓝色）系数的条形图。
for (i in 1:l){geSybols(symi], from=tart, o=endut.asign = )# 白天的平均价格prv[1:ltdt0,),i]=avp}pol <- ifese(e[,'SPY']>0,ret['SP'],0)for (i in 1:(l-1)){ # 最后一个是市场，因此 l-1。o[i,] <- noibe}# 颜色col1 col2barpot(co[,1,add=T)
花旗是唯一一个在市场下跌过程中具有较强关联性的股票，大多数在整个分布过程中与市场具有相当稳定的关联性，在这方面，摩根士丹利是不错的，可以持有。
我们看到与 AMZN 完全相反，在下跌的日子里比在上涨的日子里更陡峭。自然地，看看使用这个标准构建的投资组合如何表现。
