成分数据因变量的混合数据回归及在股市情绪构成分析中的应用

成分数据作为因变量的回归模型在经济管理领域应用场景广泛,但在已有方法中,模型的自变量仅包含数值型数据和成分数据,无法满足在数据类型多元化的大数据时代中建模的需求.本文提出了因变量为成分数据,自变量包含函数数据和数值型数据的线性回归方法.借助于成分数据的等距对数比变换,函数数据的主成分基展开,实现了多源异质混合数据的建模分析.特别地,采用一种特定的等距对数比变换方式,保证回归模型的解释性.作为案例,采用中国股票市场日内收益率,交易量和市场情绪构成数据,建立了日内收益率(函数型)和交易量(数值型)对情绪构成(成分型)的回归模型,进一步说明了提出方法的工作过程及其应用价值.