Question

我正在尝试将存储在data.table中的季度数据转换为面板data.frame，以便为进一步分析做好准备。但是，当使用季度日期作为时间维度时，显然存在问题。我可以将它们转换为日期，数字或字符，但它不会被is.pconsecutive()识别为季度时间序列，这会阻止我使用某些函数。

library(zoo)
library(data.table)
dt <- structure(list(Global.Company.Key = c(1380L, 1380L, 1380L, 1380L, 
1380L, 1380L, 1380L, 1380L), Calendar.Data.Year.and.Quarter = structure(c(2000, 
2000.25, 2000.5, 2000.75, 2001, 2001.25, 2001.5, 2001.75), class = "yearqtr"), 
    Calendar.Year.Quarter.Integer = c(10957L, 11048L, 11139L, 
    11231L, 11323L, 11413L, 11504L, 11596L), Year.Date = structure(c(10957, 
    11048, 11139, 11231, 11323, 11413, 11504, 11596), class = "Date")), .Names = c("Global.Company.Key", 
"Calendar.Data.Year.and.Quarter", "Calendar.Year.Quarter.Integer", 
"Year.Date"), row.names = c(NA, -8L), class = c("data.table", 
"data.frame"))
# defined the date index as integer
pdt <- pdata.frame(dt, index = c("Global.Company.Key", "Calendar.Year.Quarter.Integer"))
is.pconsecutive(pdt)
 1380 
 FALSE

显然，通过检查数据点之间的距离是否规则间隔和1来分析时间维度。从手册：＆＃34;为了评估连续性，时间维度被解释为数字，并且测试数据是规则间隔的序列，每个个体的时间段之间的距离为1（对于每个个体的时间维度）可以解释为序列t，t + 1，t + 2，...其中t是整数）。＆＃34; 那么转换年度季度时间序列的最佳和最强大的方法是什么？

Answer 1

pdata.frame不知道季度数据，也不知道zoo提供的设施包。用作索引的变量被强制转换为因子变量。

通过分析is.pconsecutive的作用：在将因子首先强制转换为字符然后转换为数字之后，您需要一个时间变量作为索引，这是一个“有意义的”整数系列（这就是is.pconsecutive一样）。

对于您的示例，您需要一个为此提供常规序列的索引： as.numeric(as.character(index(pdt)[[2]]))。

对于你问题中的数据，你得到：

[1] 10957 11048 11139 11231 11323 11413 11504 11596，未评估为连续。

对于答案中的数据，您可以获得：

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8，被评估为连续。

Answer 2

我想出了一个问题的解决方案，这个问题就足够了，只适用于这个特定的数据集，因为如果涵盖不同的时间范围，它需要进行调整。我基本上相对于数据集中的第一个季度转换所有季度，然后只计算每个季度的整数并将其用作时间索引。

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</a-entity>

这是一种解决方法，但我认为并非如此糟糕。

正确的方法将季度观察值指定为plm包中的时间索引

2 个答案: