Question

是否有一个滞后变体可以保持NAs的位置？我想计算可能缺少数据的价格数据的回报。

Col 1是价格数据第2列是价格滞后第3列显示p - 滞后（p） - 有效地错过了从99到104的返回，因此计算返回的路径长度将不同于真。第4列显示保留NA位置的滞后第5组显示了新的差异 - 现在可以获得2009-11-07的5回报

干杯，戴夫

x <- xts(c(100, 101, 97, 95, 99, NA, 104, 103, 103, 100), as.Date("2009-11-01") + 0:9)

# fake the lag I want, with NA kept in position
x.pos.lag <- lag.xts(x.pos)
x.pos.lag <- lag.xts(x.pos)
x.pos.lag['2009-11-07']=99
x.pos.lag['2009-11-06']=NA

cbind(x, lag.xts(x), x - lag.xts(x), x.pos.lag, x-x.pos.lag)
           ..1 ..2 ..3 ..4 ..5
2009-11-01 100  NA  NA  NA  NA
2009-11-02 101 100   1 100   1
2009-11-03  97 101  -4 101  -4
2009-11-04  95  97  -2  97  -2
2009-11-05  99  95   4  95   4
2009-11-06  NA  99  NA  NA  NA
2009-11-07 104  NA  NA  99   5
2009-11-08 103 104  -1 104  -1
2009-11-09 103 103   0 103   0
2009-11-10 100 103  -3 103  -3

Answer 1

在R中本机没有这样的功能，但您可以创建原始NA位置的索引，然后在滞后后交换值。

x <- xts(c(100, 101, 97, 95, 99, NA, 104, 103, 103, 100), as.Date("2009-11-01") + 0:9)
lag.xts.na <- function(x, ...) {
    na.idx <- which(is.na(x))
    x2 <- lag.xts(x, ...)
    x2[na.idx+1,] <- x2[na.idx,]
    x2[na.idx,] <- NA
    return(x2)
}

lag.xts.na(x)
           [,1]
2009-11-01   NA
2009-11-02  100
2009-11-03  101
2009-11-04   97
2009-11-05   95
2009-11-06   NA
2009-11-07   99
2009-11-08  104
2009-11-09  103
2009-11-10  103

顺便说一下，你只是想尝试处理周末/假期或其他事情吗？如果是这样，您可以考虑从系列中删除这些职位;这将大大简化你的事情。或者，Rmetrics中的timeSeries包具有许多处理工作日的功能。

R滞后于丢失的数据

1 个答案: