从因子分析中导出/解释因子载荷答案

【问题标题】：Deriving/interpreting factor loadings from factor analysis从因子分析中导出/解释因子载荷
【发布时间】：2013-10-07 00:31:56
【问题描述】：

第一次尝试因子分析。我有一组数据代表标准普尔指数和其他 10 只股票的收盘价。当我对数据集（11 个变量）进行碎石测试时，我得到的特征值为 2，所以我用因子数 =2 运行事实p值非常低。所以我将因子的数量增加到 6，之后我遇到了数值问题。所以我认为我不应该拒绝因子数为 6 的假设。

现在假设我上面描述的是正确的方法，我如何推导出 6 个因子的因子载荷？感谢评论，我能够弄清楚因子载荷，但如何解释它们？

正如您所见，由于某些因素，住所是空的。

这些是值：

Loadings:
       Factor1  Factor2  Factor3 Factor4 Factor5 Factor6  
SP500  0.597    0.710    0.150   0.107   0.316         
XOM                      0.963   0.124   0.147  -0.165 
BGCP   0.762    0.394    0.148   0.349                 
INTC   0.282    0.935            0.117                 
FB     0.742    0.634    -0.171                         

                     '

【问题讨论】：

标签： r quantitative-finance

【解决方案1】：

factional() 函数返回一个factanal 对象。假设您估计了您的 2 因子模型如下：

fmodel <- factanal(data, factors=2)

然后您可以使用以下方法获得估计的因子载荷：

fmodel$loadings

要查看factional() 函数估计的其他内容：请参阅str(fmodel)

【讨论】：

我看到了负载，但对于因子 6，其中一个变量为空。我该如何解释？由于 cmets 加载的字符限制，复制粘贴了输出中的两行，因为无法在此处粘贴整个输出： Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 SP500 0.597 0.710 0.150 0.107 0.316 T 0.963 0.124 0.147 -0.165