R语言批量对多个dataframe执行回归的for循环问题求解

开发者阿泽

2026-9-29

原代码错误点

不需要用lapply遍历dataframe每一列做回归，每个dataframe仅需拟合1次三因子模型即可
R中append()函数不会修改原列表，需要将执行结果重新赋值给存储列表才会生效
建议给列表设置对应名称，方便后续快速匹配每只标的的回归结果

修改后可运行代码

dflist <- list(cvx,csco,trv,unh,gs,nke,v,aapl,wba)
# 给列表元素命名，后续直接用标的名调取结果
names(dflist) <- c("cvx","csco","trv","unh","gs","nke","v","aapl","wba")

# 初始化两个存储列表，分别存完整回归摘要、系数结果
fama_summaries <- list()
fama_coefs <- list()

for (name in names(dflist)) {
  df <- dflist[[name]]
  # 计算回归所需变量
  ri_rf <- df[,1] - df[,5]
  capm <- df[,2] - df[,5]
  # 拟合三因子模型
  fama_model <- lm(ri_rf ~ smb + hml + capm, data = df)
  # 分别存储摘要和系数
  fama_summaries[[name]] <- summary(fama_model)
  fama_coefs[[name]] <- coef(fama_model)
}