Question

我是R的新手，我正在尝试使用扩大的窗口（即每个日期t使用不超过t的数据）运行滚动回归，并在数据框中按类别列分组使用两个自变量。

例如，在下面的数据帧中，我想使用所有行直到感兴趣的行，提取按类别K分组的lm（return〜regress1 + regress 2）系数。因此，对于第2行，用于回归的数据集将为第1行：2，对于第3行将为第1行：3，对于第4行将仅为第4行，因为它是分类变量K = B的第一行。

myinput <- data.frame(K = c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "C"), 
                      date = c(1:3) , return = rnorm(9), regress1 = rnorm(9), regress2 = rnorm(9))

我在Rolling regression with expanding window in R上找到了一个关于此主题的非常有用的主题，但是我很难将其应用于我的数据集。

如果有人可以帮助我了解我需要如何适应他们所使用的方法，将不胜感激。谢谢。

Answer 1

使用在结尾处的注释中可重复显示的myinput，定义函数reg来执行回归。然后利用rollapplyr为width等于date的{{1}}参数，利用date在组内为1、2、3等的事实，因此等于行回归。最后，cbind将结果返回到原始数据帧。

library(zoo)

reg <- function(x) coef(lm(as.data.frame(x)))

r <- rollapplyr(zoo(myinput[3:5]), myinput$date, reg, by.column=FALSE, coredata=FALSE)
cbind(myinput, coef = coredata(r))

给予：

  K date      return   regress1   regress2 coef.(Intercept) coef.regress1 coef.regress2
1 A    1 -0.56047565 -0.4456620  0.7013559      -0.56047565            NA            NA
2 A    2 -0.23017749  1.2240818 -0.4727914      -0.47231761     0.1978137            NA
3 A    3  1.55870831  0.3598138 -1.0678237       0.15985654    -0.9479906    -1.6294374
4 B    1  0.07050839  0.4007715 -0.2179749       0.07050839            NA            NA
5 B    2  0.12928774  0.1106827 -1.0260044       0.15171486    -0.2026254            NA
6 B    3  1.71506499 -0.5558411 -0.7288912       1.05050327    -2.0789081     0.6735997
7 C    1  0.46091621  1.7869131 -0.6250393       0.46091621            NA            NA
8 C    2 -1.26506123  0.4978505 -1.6866933      -1.93165311     1.3389399            NA
9 C    3 -0.68685285 -1.9666172  0.8377870      -0.14625482     0.6376389     0.8515213

注意

在使用随机数据之前，必须使用

set.seed才能使结果可再现。我们使用了这个：

set.seed(123)
myinput <- data.frame(K = c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "C"), 
  date = 1:3, return = rnorm(9), regress1 = rnorm(9), regress2 = rnorm(9))

扩大窗口滚动回归

1 个答案:

注意