配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。这是一个可能的解决方案的建议，这并不是真正的解决方案。
看看下图：
Microsoft的滚动系数（回归：MSFT~SPY）- 120 天的窗口，纯蓝色是使用完整样本估计的 beta
我们可以看到截距并没有太大的波动，这确实意味着如果市场不波动，MSFT 也不会。然而，beta在稳定的市场（贝塔 = 1）和中性（贝塔 = 0）之间波动。
当然，随着窗口的缩短，事情会变得更加不稳定，120 天大致意味着最近的 6 个月，这并不短。也许我们可以在长期（稳定）估计和短期估计之间找到一个折衷方案。
一种方法是简单地平均两个估计值。另一种是使用收缩估计的方式对它们进行平均。但现在，这种方法的一个简单解释是平均计算 X 矩阵中的离散度，在我们的例子中，它只是市场收益和截距，当前周期是否波动？可以使用 X 矩阵的奇异值分解来给出解释。
我们得到一个新的 beta 估计值，它是短期和长期估计值的平均值。我们需要决定应用多少收缩。我们有一个参数，称为超参数，它决定了要应用的收缩量，低数字意味着对长期估计的拉动较小，而一个高的数字意味着对长期的拉动较大，因此对短期估计的权重较小。结果是：
你可以看到，你应用的缩减量越大，估计值就越接近它的长期值。将超参数取为0.1将防止β值波动到负值区域，但仍为可能的结构性变化留出一些空间。你可以用这个方案来调和不稳定的估计程序和常识性的论点，例如，可能在这段时间内β值确实是负的，但这有意义吗？ 可能你的估计值变成负的，只是因为你想允许结构性变化，这是一件好事，这导致了 "不那么直观 "的估计。
以下代码包含一个函数，用于绘制您自己的数据，将希望查看的时间范围、窗口长度和股票代码作为输入。
1. ret <<- matrix # 收益矩阵
2.
3. for (i in 1:l){
4.
5. dat0 = (getSymbols
6.
7.
8. ret<<- dat - 1
9.
10. }
11.
12.
13.
14. for (i in 1:(n-w)){
15.
16. bet0[i] = lm
17. bet1[i] = lm
18. }
19.
20.
21. btt <<- lm$coef[2] # 我们以后需要它作为一个先验平均数
22.
23. plot
24. abline
25.
26. legend
27.
28. plotbe
29.
30.
31.
32. Aok <- 0.01 #又称正则化参数
33.
34. A = Amoink*diag(2)
35.
36. # 你可以尝试用不同的值来代替对角线
37.
38. # 也许你不想在另一个应用程序中缩小截距
39.
40. prbeta
41.
42.
43.
44. poet = matrix
45. for (i in 2:(n-wl)){
46.
47. bet0[i] = lm$coef[1]
48.
49. bet1[i] = lm$coef[2]
50.
51. x = cbind
52.
53. post[i,] = solve
54. }
55.
56.
57.
58. plot(postbet
59.
60. lines