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使用聚合与使用两列数据的函数(例如cov或prod)

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2021-06-22
我有很长一段时间的日常数据系列和101列.每个月我都要计算前101列中每列的第101列的cov.这将根据每日数据为100列中的每一列生成每月协方差的第101列.似乎聚合对于使用单个向量的函数
我有很长一段时间的日常数据系列和101列.每个月我都要计算前101列中每列的第101列的cov.这将根据每日数据为100列中的每一列生成每月协方差的第101列.似乎聚合对于使用单个向量的函数(例如均值)执行了我想要的操作,但我无法使用cov(或prod).

如果几个月的投入会有所帮助,请告诉我.

> library("zoo")
> data <- read.zoo("100Size-BM.csv", header=TRUE, sep=",", format="%Y%m%d")
> head(data[, c("R1", "R2", "R3", "R100", "Mkt.RF")])
                 R1       R2       R3     R100  Mkt.RF
1963-07-01 -0.00212  0.00398 -0.00472 -0.00362 -0.0066
1963-07-02 -0.00242  0.00678  0.00068 -0.00012  0.0078
1963-07-03  0.00528  0.01078  0.00598  0.00338  0.0063
1963-07-05  0.01738 -0.00932 -0.00072 -0.00012  0.0040
1963-07-08  0.01048 -0.01262 -0.01332 -0.01392 -0.0062
1963-07-09 -0.01052  0.01048  0.01738  0.01388  0.0045

意思是很好,并给我我想要的月度数据.

> mean.temp <- aggregate(data[, 1:100], as.yearmon, mean)
> head(mean.temp[, 1:3])
                    R1            R2            R3
Jul 1963  0.0003845455  7.545455e-05  0.0004300000
Aug 1963 -0.0006418182  2.412727e-03  0.0022263636
Sep 1963  0.0016250000  1.025000e-03 -0.0002600000
Oct 1963 -0.0007952174  2.226522e-03  0.0004873913
Nov 1963  0.0006555556 -5.211111e-03 -0.0013888889
Dec 1963 -0.0027066667 -1.249524e-03 -0.0005828571

但是我无法使用两个不同的列/向量来运行.

> cov.temp <- aggregate(data[, 1:100], as.yearmon, cov(x, data[, "Mkt.RF"]))
Error in inherits(x, "data.frame") : object 'x' not found

我也不能让它制作一个cov包装器.

> f <- function(x) cov(x, data[, "Mkt.RF"])
> cov.temp <- aggregate(data[, 1:100], as.yearmon, f)
Error in cov(x, data[, "Mkt.RF"]) : incompatible dimensions

我应该用for循环吗?我希望有更多的R方式.谢谢!

您忘记了函数(x)声明,并且需要确保获得正确的每月数据子集(顺便说一下,它会踩数据函数).试试这个:

> aggregate(data, as.yearmon, function(x) cov(x,data[index(x),"Mkt.RF"]))
                  R1         R2        R3        R100     Mkt.RF
Jul 1963  1.3265e-05 2.0340e-05 3.464e-05  2.2575e-05  6.267e-05
Aug 1963 -7.1295e-05 2.8875e-05 1.000e-06 -9.9700e-06 -2.608e-05

*请注意,我将示例数据中的最后三个观察结果更改为8月份,因此输出将超过一个月.

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