如何将quantmod的viewfin函数返回的季度数据转换为月度时间序列?

时间:2011-11-17 15:37:26

标签: r finance time-series quantmod yahoo-finance

...整个季度中的样条 - (最佳)或线性 - 内插(OK)或仅重复值(精细)。问题是我不知道如何将getFin()viewFin()返回的数据类型转换为timeSeries - 类型可用。这是我的代码:

getFin('F')
x <- viewFin(F.f, "BS", period="Q")["Total Common Shares Outstanding",]*1000

我想要的输出是

> x
GMT     x.ts
2011-09-01  3816000
2011-08-01  3816000
2011-07-01  3816000
2011-06-01  3815000
2011-05-01  3815000
2011-04-01  3815000
2011-03-01  3813000
2011-02-01  3813000
2011-01-01  3813000
2010-12-01  3778000
2010-11-01  3778000
2010-10-01  3778000
2010-09-01  3484000

但是,这是一些实际输出:

> x
2011-09-30 2011-06-30 2011-03-31 2010-12-31 2010-09-30 
   3816000    3815000    3813000    3778000    3484000 
> str(x)
 Named num [1:5] 3816000 3815000 3813000 3778000 3484000
 - attr(*, "names")= chr [1:5] "2011-09-30" "2011-06-30" "2011-03-31" "2010-12-31" ...

看起来x对象是一种奇怪的反向格式,其中键是数值,值是日期的字符串。当我尝试提取日期或数字组件时,我无法隔离数字部分以生成时间序列对象。

理想情况下,为了达到我想要的输出,我可以说

mydates <- timeSequence(from = "2011-01-01", to=Sys.Date(), by = "month")
series <- timeSeries(x$data, mydates)

但我似乎无法提取数字数据部分。

更新

herehere,我修改了以下代码:

getFin('F')
x <- viewFin(F.f, "BS", period="Q")["Total Common Shares Outstanding",]*1000
zoox = zoo(x, order.by=as.Date(names(x)))
x2 <- na.spline(merge(zoox, foo=zoo(NA, order.by=seq(start(zoox), end(zoox), "month")))[, 1])

但是,我的输出会稍微破坏日期并混淆插值:

>x2
2010-09-30 2010-10-30 2010-11-30 2010-12-30 2010-12-31 2011-01-30 2011-03-02 
   3484000    3623591    3720509    3776671    3778000    3804738    3813071 
2011-03-30 2011-03-31 2011-04-30 2011-05-30 2011-06-30 2011-07-30 2011-08-30 
   3813025    3813000    3813100    3814116    3815000    3814976    3814884 
2011-09-30 
   3816000 

如您所见,我有2011年3月的12-30和12-31,3个值,但没有2月等。如何解决这个问题?

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我只是遇到了同样的问题 - 我写了两个函数来实现它。

首先,您需要一个日期函数来移动日期,因为您可能需要月末日期,但R更简单地处理第一个日期。

日期函数

toLastDay <- function(dateObj, monAdv=0, ToFirst = FALSE)
# takes date object, transforms and returns a dat object
{
  tt <- as.POSIXlt(dateObj)
  tt$mon <- tt$mon + monAdv # moves the month
  tt$mday <- 1L             # make date the first
  if(ToFirst) {             
      tt <- as.Date(tt)
  } else { 
      tt$mon <- tt$mon + 1L # go to the first of the next month
      tt <- as.Date(tt) - 1L # subtract one day, yielding the last of prior month
  }
  return(tt)
}

现在你想要一个获取数据并进行线性插入的函数 - 我使用zooxts中的na.approx函数。在这里你可能想要中期qtr日期 - 根据我的经验,大多数qtrly数据最好被认为是qtr中期。

# make Qtrly monthly -- with obsv in the mid qtr
qtr2Mon <- function(QD) 
{
    fromD <- toLastDay(index(first(QD)), -2L, ToFirst = TRUE)
    toD <- toLastDay(index(last(QD)), ToFirst = TRUE)
    q2m_dates <- toLastDay(seq(fromD, toD, by = 'mon'))
    emptyX <- xts(, q2m_dates)
    QD_adj <- QD
    index(QD_adj) <- toLastDay(index(QD), monAdv = -1L)
    mm <- merge(emptyX, QD_adj)
    mm_filled <- na.approx(mm)
    return(mm_filled)
}

首先我们制作一个qtrly xts对象 - 将其视为qtrly GDP或其他一些

Sys.setenv(TZ = 'GMT')
require(xts)

qdates <- seq(as.Date("2000-03-01"), as.Date("2013-06-01"), by = "3 mon")
qdates <- toLastDay(qdates)
qdata <- rnorm(length(qdates), mean = 1)
qtr_XTS <- xts(qdata, order.by = qdates)

现在我们可以使用上面的库函数将其转换为每月,假设线性增长等。

mon_fromQtr <- qtr2Mon(qtr_XTS)

完成!

答案 1 :(得分:0)

更新2

请发表更好的答案!这真的很难看,但这就是我接受的东西:

getFin('F')
x <- viewFin(F.f, "BS", period="Q")["Total Common Shares Outstanding",]*1000
zoox = zoo(x, order.by=as.Date(names(x)))
foo=zoo(NA, order.by=seq(as.Date(as.character(timeFirstDayInMonth(start(zoox)))), as.Date(as.character(timeFirstDayInMonth(end(zoox)))), "month"))
foo2 <- na.approx(merge(zoox, foo)[, 1])
fx <- merge(foo2,foo, all=FALSE)[,1]

哪个转换

> x
2011-09-30 2011-06-30 2011-03-31 2010-12-31 2010-09-30 
   3816000    3815000    3813000    3778000    3484000 

> fx
2010-10-01 2010-11-01 2010-12-01 2011-01-01 2011-02-01 2011-03-01 2011-04-01 
   3487196    3586261    3682130    3778389    3790444    3801333    3813022 
2011-05-01 2011-06-01 2011-07-01 2011-08-01 2011-09-01 
   3813681    3814363    3815011    3815348    3815685 

我觉得这太难看了,所以我发布了这个答案,但是希望别人发布一个简单的话。

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