R面板数据：根据ifelse（）语句和上一行创建新变量

Question

我的问题是指以下（简化的）面板数据，我想为此创建某种xrd_stock。

#Setup data
library(tidyverse)

firm_id <- c(rep(1, 5), rep(2, 3), rep(3, 4))
firm_name <- c(rep("Cosco", 5), rep("Apple", 3), rep("BP", 4))
fyear <- c(seq(2000, 2004, 1), seq(2003, 2005, 1), seq(2005, 2008, 1))
xrd <- c(49,93,121,84,37,197,36,154,104,116,6,21)
df <- data.frame(firm_id, firm_name, fyear, xrd)

#Define variables
growth = 0.08
depr = 0.15

对于名为xrd_stock 的新变量，我想应用以下机制：

1. 每个firm_id应该单独处理：group_by(firm_id)
2. 如果 fyear 最小，计算 xrd_stock 为：xrd/(growth + depr)
3. 否则，将 xrd_stock 计算为：xrd + (1-depr) * [xrd_stock from previous row]

使用以下代码，我已经成功完成了第 1 步和第 2 步以及第 3 步的部分内容。

df2 <- df %>%
  ungroup() %>%
  group_by(firm_id) %>%
  arrange(firm_id, fyear, decreasing = TRUE) %>% #Ensure that data is arranged w/ in asc(fyear) order; not required in this specific example as df is already in correct order
  mutate(xrd_stock = ifelse(fyear == min(fyear), xrd/(growth + depr), xrd + (1-depr)*lag(xrd_stock))))

函数的else部分出现困难，使得R返回：

Error: Problem with `mutate()` input `xrd_stock`.
x object 'xrd_stock' not found
i Input `xrd_stock` is `ifelse(...)`.
i The error occured in group 1: firm_id = 1.
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

从这条错误消息中，我了解到 R 不能引用上一行中刚刚创建的 xrd_stock（在考虑/假设 R 没有严格从上到下工作时是合乎逻辑的）；然而，当简单地将9 放入else 部分时，我上面的代码运行没有任何错误。

谁能帮我解决这个问题，以便最终结果如下所示。如果需要，我非常乐意回答其他问题。非常感谢大家提前看我的问题:-)

目标结果（Excel 计算）：

id  name    fyear   xrd xrd_stock   Calculation for xrd_stock
1   Cosco   2000    49  213         =49/(0.08+0.15)
1   Cosco   2001    93  274         =93+(1-0.15)*213
1   Cosco   2002    121 354         …
1   Cosco   2003    84  385         …
1   Cosco   2004    37  364         …
2   Apple   2003    197 857         =197/(0.08+0.15)
2   Apple   2004    36  764         =36+(1-0.15)*857
2   Apple   2005    154 803         …
3   BP      2005    104 452         …
3   BP      2006    116 500         …
3   BP      2007    6   431         …
3   BP      2008    21  388         …

Answer 1

arrangefyear的数据，所以最小年份总是第一行，然后你可以用accumulate来计算。

library(dplyr)
df %>%
  arrange(firm_id, fyear) %>%
  group_by(firm_id) %>%
  mutate(xrd_stock = purrr::accumulate(xrd[-1], ~.y + (1-depr) * .x, 
                                .init = first(xrd)/(growth + depr)))

#   firm_id firm_name fyear   xrd xrd_stock
#     <dbl> <chr>     <dbl> <dbl>     <dbl>
# 1       1 Cosco      2000    49      213.
# 2       1 Cosco      2001    93      274.
# 3       1 Cosco      2002   121      354.
# 4       1 Cosco      2003    84      385.
# 5       1 Cosco      2004    37      364.
# 6       2 Apple      2003   197      857.
# 7       2 Apple      2004    36      764.
# 8       2 Apple      2005   154      803.
# 9       3 BP         2005   104      452.
#10       3 BP         2006   116      500.
#11       3 BP         2007     6      431.
#12       3 BP         2008    21      388.