Question

我希望计算滚动回归的系数（特别是截距）。有许多因变量。其中一些（Y1和Y2）如下所示。它们中的每一个都用自变量X1和X2回归。另外，Y1和Y2在不同时期都具有NA。数据是按月间隔的时间序列。滚动窗口是6。

这是我的代码：

rr <- rollapply(df, width = 6,  
                  FUN = function(z) coef(lm(Y1~ X1+X2, 
                          data = as.data.frame(z))),
                by.column = FALSE, align = "right")

但是，这段代码的问题在于 1）它一次只处理一个独立变量（在这种情况下为Y1），
2）它给出了所有滚动回归的相同系数。我假设NA的存在搞砸了滚动回归？如果有人可以点灯，我将不胜感激。感谢。

这是一个示例数据。

Date        Y1    Y2    X1      X2
1/1/2009    NA  1.51    0.02    0.75
2/1/2009    NA  -0.38   0.01    0.59
3/1/2009    NA  1.54    0.02    0.96
4/1/2009    NA  1.78    0.01    0.92
5/1/2009    NA  0.94    0.02    0.02
6/1/2009    NA  1.37    0.01    0.46
7/1/2009    NA  1.22    0.01    0.61
8/1/2009    NA  1.32    0.01    0.04
9/1/2009    NA  0.83    0.01    0.03
10/1/2009   NA  0.95    0.02    0.61
11/1/2009   NA  0.28    0.03    0.53
12/1/2009   NA  0.17    0.01    0.32
1/1/2010    1.71    NA  0.03    0.53
2/1/2010    0.39    NA  0.03    0.16
3/1/2010    0.11    NA  0.01    0.58
4/1/2010    1.25    NA  0.01    0.41
5/1/2010    0.57    NA  0.01    0.9
6/1/2010    0.48    NA  0.01    0.58
7/1/2010    0.16    NA  0.01    0.03
8/1/2010    0.37    NA  0.01    0.23
9/1/2010    0.31    NA  0.01    0.77
10/1/2010   0.63    NA  0.01    0.75
11/1/2010   0.61    NA  0.01    0.74
12/1/2010   0.91    NA  0.01    0.41

Answer 1

有两个问题：

将data.frame传递给rollapply会导致它被转换为矩阵，并且由于其中一列是字符列，因此结果将是字符矩阵，而数字则是所需的。使用df[-1]或下面显示的代码。
lm不接受具有所有NA值的因变量。在这种情况下检查并返回NA。

添加一些改进：

首先将输入转换为类动物园。
定义函数getCoef以获取给定数据的系数以及公式的左侧和右侧
定义函数roll以使用rollapply

rollapplyr

lapply函数roll超过c("Y1", "Y2")以生成2个动物园对象的列表
可选地将fortify.zoo映射到L以提供数据框列表

代码：

z <- read.zoo(df, FUN = as.yearmon, format = "%m/%d/%Y")

getCoef <- function(z, lhs, rhs) {
  if (all(is.na(z[, lhs]))) NA
  else coef(lm(paste(lhs, "~", rhs), z))
}

roll <- function(z, lhs, rhs = "X1 + X2") {
  rollapplyr(z, 6, getCoef, by.column = FALSE, coredata = FALSE, lhs = lhs, rhs = rhs)
}

ynames <- c("Y1", "Y2")
L <- lapply(ynames, roll, z = z)

可选地，对于data.frames列表：

Map(fortify.zoo, L)

注意：可重复形式的输入df为：

Lines <- "Date    Y1  Y2  X1  X2
1/1/2009    NA  1.51    0.02    0.75
2/1/2009    NA  -0.38   0.01    0.59
3/1/2009    NA  1.54    0.02    0.96
4/1/2009    NA  1.78    0.01    0.92
5/1/2009    NA  0.94    0.02    0.02
6/1/2009    NA  1.37    0.01    0.46
7/1/2009    NA  1.22    0.01    0.61
8/1/2009    NA  1.32    0.01    0.04
9/1/2009    NA  0.83    0.01    0.03
10/1/2009   NA  0.95    0.02    0.61
11/1/2009   NA  0.28    0.03    0.53
12/1/2009   NA  0.17    0.01    0.32
1/1/2010    1.71    NA  0.03    0.53
2/1/2010    0.39    NA  0.03    0.16
3/1/2010    0.11    NA  0.01    0.58
4/1/2010    1.25    NA  0.01    0.41
5/1/2010    0.57    NA  0.01    0.9
6/1/2010    0.48    NA  0.01    0.58
7/1/2010    0.16    NA  0.01    0.03
8/1/2010    0.37    NA  0.01    0.23
9/1/2010    0.31    NA  0.01    0.77
10/1/2010   0.63    NA  0.01    0.75
11/1/2010   0.61    NA  0.01    0.74
12/1/2010   0.91    NA  0.01    0.41"
df <- read.table(text = Lines, header = TRUE)

使用列中的因变量计算滚动回归系数

1 个答案: