Question

我有一个这样的面板数据框

date        firms   return   mkreturn
5/1/1988        A       5       4
6/1/1988        A       6       6
7/1/1988        A       4       12
8/1/1988        A       5       3
9/1/1988        A       6       12
11/1/1988       A       6       14
12/1/1988       A       12      5
13/01/1988      A       3       6
14/01/1988      A       2       4
15/01/1988      A       5       5
16/01/1988      A       2       6
18/01/1988      A       7       6
19/01/1988      A       3       2
20/01/1988      A       5       7
21/01/1988      A       7       2
22/01/1988      A       5       5
23/01/1988      A       9       7
25/01/1988      A       1       5
26/01/1988      A       5       6
27/01/1988      A       2       6
28/01/1988      A       7       12
29/01/1988      A       2       3
5/1/1988        B       5       2
6/1/1988        B       7       5
7/1/1988        B       5       5
8/1/1988        B       9       7
9/1/1988        B       1       5
11/1/1988       B       5       6
12/1/1988       B       2       12
13/01/1988      B       7       6
14/01/1988      B       2       11
15/01/1988      B       5       2
16/01/1988      B       6       14
18/01/1988      B       8       12
19/01/1988      B       5       15
20/01/1988      B       4       8
21/01/1988      B       3       9
22/01/1988      B       18      10
23/01/1988      B       5       3
25/01/1988      B       2       5
26/01/1988      B       7       6
27/01/1988      B       3       8
28/01/1988      B       9       5
29/01/1988      B       2       3

我想找出每个公司的收益与市场收益的每月协方差。因此，预期的输出就像

date        Firms       cov(return, mkreturn)
Jan-88       A             ....
Jan-88       B             ....

我使用以下公式找出月度差异

df_var<-aggregate( return ~ Month+Year+firms, df , var )

如何修改此公式以找出协方差？请在这方面帮助我。

Answer 1

我们在Date步骤中将'date'转换为format类，将group_by转换为'month-year'格式，并使用'firmware'并应用{{1 }}

cov

或带有library(dplyr) library(lubridate) df %>% group_by(date = format(dmy(date), '%b-%y'), firms) %>% summarise(cov = cov(return, mkreturn))

的类似选项

data.table

或者使用library(data.table) setDT(df)[, .(cov = cov(return, mkreturn)), .(date = format(as.Date(date, '%d/%m/%Y'), '%b-%y'), firms)] # date firms cov #1: Jan-88 A 1.727273 #2: Jan-88 B 1.653680的{{1}}

base R

Answer 2

一种base方式：使用by拆分数据并将其应用于函数。

group1 <- strftime(as.Date(df$date, "%d/%m/%Y"), "%Y-%m")
group2 <- df$firms

协方差矩阵的返回

by(df[-(1:2)], list(group1, group2), cov)

# : 1988-01
# : A
#            return  mkreturn
# return   6.712121  1.727273
# mkreturn 1.727273 11.160173
# ------------------------------------------------------------ 
# : 1988-01
# : B
#            return mkreturn
# return   13.30736  1.65368
# mkreturn  1.65368 14.18398

协方差返回

by(df[-(1:2)], list(group1, group2), function(x){
  cov(x[[1]], x[[2]])
})

# : 1988-01
# : A
# [1] 1.727273
# ------------------------------------------------------------ 
# : 1988-01
# : B
# [1] 1.65368

面板数据中的每月协方差计算-r

2 个答案: