R中具有xts的回归

是否有使用以下类型的xts对象运行回归的实用程序：

lm(y ~ lab(x, 1) + lag(x, 2) + lag(x,3), data=as.data.frame(coredata(my_xts)))

---

其中

my_xts

是一个

xts

对象，它包含一个

x

和一个

y

。问题的关键是，有没有一种方法可以避免进行大量的延迟和合并，从而生成一个包含所有延迟的

data.frame

？我认为包

dyn

适用于

zoo

对象，因此我希望它与

xts

的工作方式相同，但可能会有一些更新。

因为您已经从xts环境中删除了数据，所以我这里没有使用任何xts功能。有一个

embed

函数，它将构造一个任意程度的“滞后”矩阵。（我从未理解时间序列

lag

函数。）（嵌入滞后变量的顺序与我预期的相反。）

---

dyn和dynlm包可以对zoo对象执行此操作。对于dyn，只需编写

dyn$lm

而不是

lm

，并向其传递zoo对象而不是数据帧

注意，xts中的滞后与通常的R约定相反，因此，如果x属于xts类，则滞后（x，1）与滞后（x，-1）相同，如果x属于zoo或ts类

> library(xts)
> library(dyn)
> x <- xts(anscombe[c("y1", "x1")], as.Date(1:11)) # test data
> dyn$lm(y1 ~ lag(x1, -(1:3)), as.zoo(x))

Call:
lm(formula = dyn(y1 ~ lag(x1, -(1:3))), data = as.zoo(x))

Coefficients:
     (Intercept)  lag(x1, -(1:3))1  lag(x1, -(1:3))2  lag(x1, -(1:3))3  
         3.80530           0.04995          -0.12042           0.46631  

>库（xts）
>图书馆（dyn）
>x dyn$lm（y1~lag（x1，-（1:3）），as.zoo（x））
电话：
lm（公式=dyn（y1~lag（x1，-（1:3）），数据=as.zoo（x））
系数：
（截距）滞后（x1，-（1:3））1滞后（x1，-（1:3））2滞后（x1，-（1:3））3
3.80530           0.04995          -0.12042           0.46631  

 lm( tail(xx[,"y1"], NROW(xx)-3) ~ embed(xx[,"x1"], 4)[,2:4] )

Call:
lm(formula = tail(xx[, "y1"], NROW(xx) - 3) ~ embed(xx[, "x1"], 
    4)[, 2:4])

Coefficients:
                 (Intercept)  embed(xx[, "x1"], 4)[, 2:4]1  embed(xx[, "x1"], 4)[, 2:4]2  
                     3.80530                       0.04995                      -0.12042  
embed(xx[, "x1"], 4)[, 2:4]3  
                     0.46631  

> library(xts)
> library(dyn)
> x <- xts(anscombe[c("y1", "x1")], as.Date(1:11)) # test data
> dyn$lm(y1 ~ lag(x1, -(1:3)), as.zoo(x))

Call:
lm(formula = dyn(y1 ~ lag(x1, -(1:3))), data = as.zoo(x))

Coefficients:
     (Intercept)  lag(x1, -(1:3))1  lag(x1, -(1:3))2  lag(x1, -(1:3))3  
         3.80530           0.04995          -0.12042           0.46631