我将价格保存在7行(7个月)和8列(8个城市)的矩阵中。我想使用一个for循环来计算每一列的几何平均收益。
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
[1,] 22940 25206 35206 52104 63716 5992 7228 7005
[2,] 22019 25271 35160 52549 67951 5953 7172 6869
[3,] 21743 25730 35138 53087 66165 6061 7245 6846
[4,] 20941 25549 35291 55779 66428 6319 7315 6953
[5,] 20786 25500 36221 58128 66250 6562 7196 6990
[6,] 21177 25812 36735 60738 63204 6783 7155 6968
[7,] 20684 25911 37354 63716 62389 6942 7194 6923
我的代码如下:
for (i in 1 : 8) {
policyPricesReturns[i] <- 1 + diff(log(policyPrices[,i]))[-1]
meanPolicyPricesReturns[i] <- geoMean(policyPricesReturns[i])
print(meanPolicyPricesReturns[i])
}
但是它不起作用,R向我显示未找到“对象'policyPricesReturns”。你能帮我吗?非常感谢!
答案 0 :(得分:2)
geometric.mean()
中的 psych
在这里很有用。试试:
library(psych)
geometric.mean(mat)
# output
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8
21456.963 25567.233 35862.503 56437.768 65129.888 6362.601 7214.829 6936.061
# data
mat <- structure(c(22940L, 22019L, 21743L, 20941L, 20786L, 21177L, 20684L,
25206L, 25271L, 25730L, 25549L, 25500L, 25812L, 25911L, 35206L,
35160L, 35138L, 35291L, 36221L, 36735L, 37354L, 52104L, 52549L,
53087L, 55779L, 58128L, 60738L, 63716L, 63716L, 67951L, 66165L,
66428L, 66250L, 63204L, 62389L, 5992L, 5953L, 6061L, 6319L, 6562L,
6783L, 6942L, 7228L, 7172L, 7245L, 7315L, 7196L, 7155L, 7194L,
7005L, 6869L, 6846L, 6953L, 6990L, 6968L, 6923L), .Dim = 7:8, .Dimnames = list(
NULL, c("V1", "V2", "V3", "V4", "V5", "V6", "V7", "V8")))
答案 1 :(得分:1)
您可能想使用@ANG的建议(如果您的矩阵仅包含正数),但是如果您正在寻找基本R解决方案,则可以直接将其计算为
(-1) ^ colSums(policyPricesReturns < 0) * exp(colMeans(log(abs(policyPricesReturns))))
如果您知道policyPricesReturns
始终为正,则只需使用
exp(colMeans(log(policyPricesReturns)))
这里不需要循环,因为这些函数在整个矩阵上运行。