历年回报计算答案

【问题标题】：Calendar Year Return Calculation历年回报计算
【发布时间】：2013-02-26 18:04:56
【问题描述】：

我正在尝试计算来自 FRED 的 GDPC96 时间序列的日历年 GDP 增长（即 xts 对象）。我正在寻找一个没有循环的简单函数，它计算日历年增长，其中变量是数据对象（此处为 GDPC96）、频率（此处为季度）以及是否应显示已弃用的时期（例如 2013 年）。

例如：

library(quantmod)
getSymbols("GDPC96",src="FRED")
a <- annualReturn(GDPC96,leading=FALSE)
tail(a)

我希望它是每个日历年的变化，即它应该从 01.01.1947 计算到 01.01.1948 等等。然后，对于 2012 年，数据仅在 10 月之前可用，应该省略。

据我所知，PerformanceAnalytics 和相关软件包中的任何功能都无法正常执行此操作。

【问题讨论】：

你能举一个你试过的例子和你希望输出的例子吗？
我确实通过更改“领先”条目来尝试使用来自 quant mod 的年度回报。但是，结果是错误的。
怎么错了？您希望输出是什么？
我确实通过更改“领先”条目来尝试使用来自 quant mod 的年度回报。然而，结果是错误的。在我的 R 会话中，我每年执行以下 library(quantmod) a=annualReturn(GDPC96,leading=FALSE) 结果如下（它总是从 10 月到 10 月计算，因为最后一个数据点是 2012 年 10 月）。返回 1947-10-01 NA 1948-10-01 0.041751844 ...
您希望输出是什么？

标签： r time-series finance xts

【解决方案1】：

您似乎想要计算年度回报率之类的东西。我不知道自动执行此操作的函数，但使用 TTR 包中的 ROC 函数很容易。

library(quantmod)
getSymbols("GDPC96",src="FRED")
ROC(GDPC96, 4)  # 4-period returns for quarterly data
getSymbols("SPY")
spy <- to.monthly(SPY)
ROC(spy, 12)  # 12-period returns for monthly data

基于 cmets 的更新：

first.obs.by.year <- lapply(split(GDPC96, "years"),first)
last.obs.by.year <- lapply(split(GDPC96, "years"),last)
ROC(do.call(rbind, first.obs.by.year))
ROC(do.call(rbind, last.obs.by.year))

【讨论】：

不，我寻找一个日历年的变化，即 01-01-1948 的值除以 01-01-1947 的值等等（每个日历年只有一次变化） .就伪代码而言，这意味着：查找每年的最后一个值（或新一年的第一个值，取决于数据的存储方式）并将其除以前一年的相同值。没有每季度左右滚动。您建议的代码不会那样做。希望这能澄清问题
谢谢。为了这。当我执行上述代码时，我仍然得到一些不同的东西： 2006-10-01 0.0235019504 2007-10-01 0.0218121684 2008-10-01 -0.0337643335 2009-10-01 -0.0008136949 2010-10-50101 0.01-16 0.0195210535 2012-10-01 0.0165570024，看来还是有问题。
说“有问题”是完全没有用的。如果您希望人们帮助您解决问题，您需要更明确地说明您想要的结果（我已经问过您好几次了）。
对不起，对不起。我再次检查了它，现在它可以工作了。非常感谢您的帮助。