の続きです。
今回は前日比を規制有りの空売り比率と規制無しの空売り比率で回帰分析をしてみたいと思います。R言語のlm関数を使います。
規制無しの空売り比率と前日比の相関係数が、0.3965843ですので、この相関係数をどれだけ上回る回帰モデルになるか注目です。
2乗項と交互作用項も取り入れたモデルを作ってみました。p-valueは、0.07795と、0.05よりも大きく有意なモデルでありません。
交互作用項を削除してみます。
anova関数ではじめのモデル、lm1と交互作用項を削除したモデル、lm2を比較しています。p値は、0.7844と、0.05よりも大きいので、lm1とlm2では有意な違いはありません。
lm2を見てみます。
規制有りを削除します。
規制有りを削除しても有意な違いは無いようです。
lm3を見てみます。
規制有りの2乗項を削除してみます。
規制有りの2乗項を削除しても有意な違いはありません。
lm4を見てみます。
規制無しの2乗項を削除しましょう。
2乗項を削除しても有意な違いはありません。
lm5を見てみましょう。
結局、残った説明変数は、規制無しだけでした。Multiple R-squaredは、0.1573です。
これの平方根が相関係数です。
残差プロットを見てみましょう。
残差に特別なパターンは無いようです。
散布図に回帰直線を重ねてみます。
空売り比率が高いほど、前日比は大きくなる、という関係です。
今回は以上です。
