如果你有这样的数据（价格和市值是不真实的）
Date Stock Close Market-cap GDP
15.4.2010 Apple 7.74 1.03 ...
15.4.2010 VW 50.03 0.8 ...
15.5.2010 Apple 7.80 1.04 ...
15.5.2010 VW 52.04 0.82 ...其中收盘价是你想要预测的y，市值和GDP是你的x变量，你是否还将股票作为另一个自变量包括在你的模型中，因为它可能是，例如，苹果的价格建设不同于大众。
如果是的话，你会怎么做？我的想法是在股票列中给苹果赋值0，给大众赋值1。
1条答案
按热度按时间n3schb8v1#
你首先需要确定你到底要预测什么。就目前而言，你有纵向数据，这样你就有了**同一家公司在一段时间内的多个测量数据。
market cap + GDP预测close price？previous收盘价测量结果预测future收盘价？你可以根据公司名称来划分，但这取决于你想要达到的目标。你想要回答的问题是什么？
您可能还需要考虑以下因素：
存在与线性回归模型相关联的four assumptions：
*线性：X和Y的平均值之间的关系是线性的。
*同方差性：残差的方差对于任何X值都是相同的。
*独立性：观察结果彼此独立。
*正态性：对于X的任何固定值，Y呈正态分布。