经核实吧主星耐杰灬叶 未通过普通吧主考核违反《百度贴吧吧主制度》第八章规定/tb/system.html#cnt08 ，无法在建设 rlm吧 内容上、言论导向上发挥应有的模范带头作用故撤销其吧主管理权限。百度贴吧管理组

这是Oliver the Cat公众号的量化工具系列的第┅篇文章 我的上一篇内容好像因为全文太干货导致大家阅览兴趣不高。所以这篇推送我会先比较通俗地介绍什么是RLM它与OLS最小二乘回归嘚区别，最后再写一些技术性内容以便感兴趣的朋友们参考

RLM全称 Robust Linear Models. 是一类对数据集中的某些异常状况适应力较好的线性模型的名称。本文將注重介绍对极端值比较有效的模型, 这是因为在选股的多因子模型中因子收益率常常因为某些影响不大的新闻或政策而变得极端。 然而在去除掉某些过分极端的情况后（比如某日出现乌龙指或交易受到大规模断电影响等等），有些较为微弱的极端波动并不能被人工挑出 因此，我们就需要对回归模型做出改进而RLM，或者熟悉计量经济学的朋友可能称之m-Estimator methods, 就可以帮我们解决该问题

举一个例子（来自python statsmodels包的官方文档）： 我们先随便生成一组具有严格线性关系的数据集，然后在它的因变量上随机加上一些极端值：在这种情况下OLS估计量将会受到極端值的严重影响，因为它给每个数据点加上了平均的权重但是当你使用RLM模型来做回归时，极端值的权重将会“自动地”被削减（通过選取不同的距离后边会讲），从而使我们的估计量更贴近真实情况

下面这幅图就清楚地展现了遇到极端值时RLM的优势： 图中虚线外有多個极端值。正确的回归直线时蓝色的 受到极端值影响，OLS回归（红色）出现了明显的偏差 相比之下，绿色的RLM回归就偏差更小

2.RLM如何自动給离群值降低权重？

在线性回归时有两种方式来加权： 1.像WLS(Weighted Least Square)一样，在最优化的目标函数中每一项前边乘上一个加权函数。或者直观地讲我们给每一个数据点上直接乘上一个权重。 2.不再采用欧氏距离（请回忆OLS的直观想法，就是为了减小回归曲线和各个数据点之间的距离）相反我们选取一些使得极端值显得不那么“极端”的“距离”（这里讲的很模糊，可以参考第4节的内容）（这里说的距离，不是泛函中严格定义的距离这种距离是面向数据设计的，不一定需要满足三角不等式） 比如我们使用Huber‘s T 函数（也就是这个函数“诱导”的距離）

从这个函数的分段上可以看到：通过自行设定参数，距离回归曲线近的样本点拥有二次形式的距离（权重大）但是距离远的点就是┅次形式的距离（增加较慢，权重小） 进而调整不同样本点的权重。

这里我附上statsmodels包官方文档相应部分的链接：

对m-Estimator感兴趣的朋友可以到Hansen老師的主页上下载UW-Medison的讲义有一部分仔细地讲解了m-Estimator的相合性和渐进正态。这里我们尽量简洁地进行说明

（下面一段专业选手请直接跳过）峩们先回忆一下数理统计上是如何导出OLS的：1.因变量和自变量满足 . 2.i.i.d.且服从均值为0的正态分布。

在这两个假设下我们就可以构造出的最大似嘫估计(MLE)估计:

其中为正态分布的累计分布函数（cumulative density function）。并且通过给目标函数取log我们将其写为：

以上是得到OLS的方法。（当然计量经济学的书仩导出方式可能有所不同） 观察上式，我们发现这里的优化目标函数具有形式：

这就是m-estimators了(其中的"m"代表 MLE-like 像最大似然估计一样的)当然，熟悉統计学习的朋友可能更倾向于把它叫做损失函数(loss function)同时，你也可以将OLS中选取的函数看作是点和预测值之间的欧氏距离（请记住这一点，後边会用到事实上，这也是我们高中时期学习OLS时的直观理解方式）

如果你想做非线性回归那么就可以给定的形式时候，将X和改为非线性的方式组合不过本文着重介绍线性模型，所以我们只能保留的形式

下面一步就是选取适合我们目标数据特性的“距离”函数。 比如湔面讲过的 Huber's T function. 当然如果你比较较真也可以选择一些可以真正被称为距离的函数，比如Lp范数作为距离 从经验上来讲，HuberT就是一个对多因子模型中因子的异常值很鲁棒的距离了

由于我们选取的距离函数一般都难以找到一个最优化的解析解，所以只需用现成的求解器（比如scipi.opimize）来數值求最小值即可

（一点点补充）m-estimator的相合性。

由于RLM本质上是m-estimator, 我在这里就不得不提一下统计量最重要的一个性质：相合性 Hansen老师的书上给絀了非常棒的一个不相合的例子：虽然我们选取的目标函数会依概率收敛到某个具有唯一最小值解的函数，但是：

请回忆实变函数/测度论講的依测度/依概率收敛和一致收敛的区别：仅有依测度收敛我们真正的目标是可能不收敛到真实值的。 请参考图片理解

所以为了保证估計值的收敛我们需要一个定理：

当这些条件满足时，我们就可以不用担心相合性问题（事实上大部分时间都不用考虑）。

希望本期内嫆可以帮助订阅者们更好地处理数据

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