计算一组公司的 R 中每日收盘价的年对数回报

Question

我有 34 家银行从 2007 年到 2020 年的面板数据集。我需要根据这些银行的每日调整收盘价计算年度对数回报。数据结构如下：

导入到 R 后的日期为 POSIXct 格式，而价格为数字格式。总共有 121323 个观测值。

谁能帮我用代码来计算每日价格的年回报率？其中一个问题是考虑面板数据结构，银行 A 的收益计算必须在最后一个日期结束，而该过程必须对银行 B 重复并在最后一个日期结束，依此类推。在上述数据结构中，银行 A 的回报计算必须在 07-01-2007 结束。我尝试使用 quantmod 但不成功。非常感谢任何帮助。

谢谢

Answer 1

如果数据采用发布格式，这是一个可行的解决方案。

library(dplyr)

df1 %>%
  mutate(year = format(date, "%Y")) %>%
  group_by(bank, year) %>%
  summarize(LogReturns = log(last(price)) - log(first(price)))

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测试数据

library(quantmod)

from <- as.Date("2010-01-01")
to <- Sys.Date()

getSymbols("GOOGL", from = from, to = to)
getSymbols("MSFT", from = from, to = to)

df1 <- data.frame(date = index(GOOGL), price = GOOGL[,4])
df2 <- data.frame(date = index(MSFT), price = MSFT[,4])
names(df1)[2] <- "price"
names(df2)[2] <- "price"
df1$bank <- "GOOGL"
df2$bank <- "MSFT"
df1 <- rbind(df1, df2)
rm(GOOGL, MSFT, df2)