R 计算列中包含因变量的滚动回归系数
我希望计算滚动回归的系数(特别是截距)。有许多因变量。其中一些(Y1和Y2)如下所示。其中每一项都用自变量X1和X2进行回归。此外,Y1和Y2在不同时期都有NAs。数据是一个具有月间隔的时间序列。滚动窗口为6 这是我的代码:R 计算列中包含因变量的滚动回归系数,r,rollapply,R,Rollapply,我希望计算滚动回归的系数(特别是截距)。有许多因变量。其中一些(Y1和Y2)如下所示。其中每一项都用自变量X1和X2进行回归。此外,Y1和Y2在不同时期都有NAs。数据是一个具有月间隔的时间序列。滚动窗口为6 这是我的代码: rr <- rollapply(df, width = 6, FUN = function(z) coef(lm(Y1~ X1+X2, data = as.data.fram
rr <- rollapply(df, width = 6,
FUN = function(z) coef(lm(Y1~ X1+X2,
data = as.data.frame(z))),
by.column = FALSE, align = "right")
有两个问题:
rollappy
会将其转换为矩阵,由于其中一列是字符列,因此结果将是字符矩阵,而所需的是数字。使用df[-1]
或下面显示的代码lm
不接受具有所有NA值的因变量。检查并在这种情况下返回NA- 首先将输入转换为类zoo李>
- 定义函数
,以获得给定数据和公式左右两侧的系数getCoef
- 定义函数
以使用roll
rollappyr
功能lappy
覆盖roll
以生成2个动物园对象的列表c(“Y1”、“Y2”)
- 可以选择将
映射到fortify.zoo
上,以给出数据帧列表L
df
:
Lines <- "Date Y1 Y2 X1 X2
1/1/2009 NA 1.51 0.02 0.75
2/1/2009 NA -0.38 0.01 0.59
3/1/2009 NA 1.54 0.02 0.96
4/1/2009 NA 1.78 0.01 0.92
5/1/2009 NA 0.94 0.02 0.02
6/1/2009 NA 1.37 0.01 0.46
7/1/2009 NA 1.22 0.01 0.61
8/1/2009 NA 1.32 0.01 0.04
9/1/2009 NA 0.83 0.01 0.03
10/1/2009 NA 0.95 0.02 0.61
11/1/2009 NA 0.28 0.03 0.53
12/1/2009 NA 0.17 0.01 0.32
1/1/2010 1.71 NA 0.03 0.53
2/1/2010 0.39 NA 0.03 0.16
3/1/2010 0.11 NA 0.01 0.58
4/1/2010 1.25 NA 0.01 0.41
5/1/2010 0.57 NA 0.01 0.9
6/1/2010 0.48 NA 0.01 0.58
7/1/2010 0.16 NA 0.01 0.03
8/1/2010 0.37 NA 0.01 0.23
9/1/2010 0.31 NA 0.01 0.77
10/1/2010 0.63 NA 0.01 0.75
11/1/2010 0.61 NA 0.01 0.74
12/1/2010 0.91 NA 0.01 0.41"
df <- read.table(text = Lines, header = TRUE)
行
z <- read.zoo(df, FUN = as.yearmon, format = "%m/%d/%Y")
getCoef <- function(z, lhs, rhs) {
if (all(is.na(z[, lhs]))) NA
else coef(lm(paste(lhs, "~", rhs), z))
}
roll <- function(z, lhs, rhs = "X1 + X2") {
rollapplyr(z, 6, getCoef, by.column = FALSE, coredata = FALSE, lhs = lhs, rhs = rhs)
}
ynames <- c("Y1", "Y2")
L <- lapply(ynames, roll, z = z)
Map(fortify.zoo, L)
Lines <- "Date Y1 Y2 X1 X2
1/1/2009 NA 1.51 0.02 0.75
2/1/2009 NA -0.38 0.01 0.59
3/1/2009 NA 1.54 0.02 0.96
4/1/2009 NA 1.78 0.01 0.92
5/1/2009 NA 0.94 0.02 0.02
6/1/2009 NA 1.37 0.01 0.46
7/1/2009 NA 1.22 0.01 0.61
8/1/2009 NA 1.32 0.01 0.04
9/1/2009 NA 0.83 0.01 0.03
10/1/2009 NA 0.95 0.02 0.61
11/1/2009 NA 0.28 0.03 0.53
12/1/2009 NA 0.17 0.01 0.32
1/1/2010 1.71 NA 0.03 0.53
2/1/2010 0.39 NA 0.03 0.16
3/1/2010 0.11 NA 0.01 0.58
4/1/2010 1.25 NA 0.01 0.41
5/1/2010 0.57 NA 0.01 0.9
6/1/2010 0.48 NA 0.01 0.58
7/1/2010 0.16 NA 0.01 0.03
8/1/2010 0.37 NA 0.01 0.23
9/1/2010 0.31 NA 0.01 0.77
10/1/2010 0.63 NA 0.01 0.75
11/1/2010 0.61 NA 0.01 0.74
12/1/2010 0.91 NA 0.01 0.41"
df <- read.table(text = Lines, header = TRUE)