Question

我是新的R用户。我有一个时间序列横截面数据集，虽然我已经找到了在R中延迟时间序列数据的方法，但我还没有找到一种方法来创建滞后的时间序列横截面变量，以便我可以在我的分析中使用它们。

Answer 1

以下是lag()函数与zoo（以及面板系列数据）的使用方法：

> library(plm)
> library(zoo)
> data("Produc")
> dnow <- pdata.frame(Produc)
> x.Date <- as.Date(paste(rownames(t(as.matrix(dnow$pcap))), "-01-01", sep=""))
> x <- zoo(t(as.matrix(dnow$pcap)), x.Date)
> x[1:3,1:3]
            ALABAMA  ARIZONA ARKANSAS
1970-01-01 15032.67 10148.42  7613.26
1971-01-01 15501.94 10560.54  7982.03
1972-01-01 15972.41 10977.53  8309.01

向前延迟1：

> lag(x[1:3,1:3],1)
            ALABAMA  ARIZONA ARKANSAS
1970-01-01 15501.94 10560.54  7982.03
1971-01-01 15972.41 10977.53  8309.01

向后滞后1：

> lag(x[1:3,1:3],k=-1)
            ALABAMA  ARIZONA ARKANSAS
1971-01-01 15032.67 10148.42  7613.26
1972-01-01 15501.94 10560.54  7982.03

正如Dirk所提到的，请注意不同时间序列包中滞后的含义。请注意xts如何区别对待：

> lag(as.xts(x[1:3,1:3]),k=1)
            ALABAMA  ARIZONA ARKANSAS
1970-01-01       NA       NA       NA
1971-01-01 15032.67 10148.42  7613.26
1972-01-01 15501.94 10560.54  7982.03

Answer 2

对于横截面时间序列数据，包plm非常有用。它具有滞后功能，可以考虑数据的面板特性。

library(plm)
data("Produc", package="plm")
dnow <- pdata.frame(Produc)
head(lag(dnow$pcap,1))
             ALABAMA-1970 ALABAMA-1971 ALABAMA-1972 ALABAMA-1973 ALABAMA-1974 
          NA     15032.67     15501.94     15972.41     16406.26     16762.67

该软件包的一个问题是使用with（或在within或transform中）会给出错误的答案。

head(with(dnow, lag(pcap,1)))
15032.67 15501.94 15972.41 16406.26 16762.67 17316.26

所以要小心。

在R中生成滞后时间序列横截面变量

2 个答案: