带有扩展窗口的滚动回归

Question

我是 R 新手，我正在尝试使用扩展窗口运行滚动回归（即对于每个日期 t 使用最多 t 的数据），数据框中有两个自变量，按分类列分组。

例如，在下面的数据框中，我想提取按类别 K 分组的 lm(return ~ regress1 + regress 2) 的系数，使用所有行直到感兴趣的行。因此，对于第 2 行，回归数据集将是 1:2 行，第 3 行将是 1:3 行，第 4 行将只是第 4 行，因为它是分类变量 K = B 的第一行。

myinput <- data.frame(K = c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "C"), 
                      date = c(1:3) , return = rnorm(9), regress1 = rnorm(9), regress2 = rnorm(9))

我在这里找到了一个非常有用的主题：Rolling regression with expanding window in R，但我很难将它应用到我的数据集。

如果有人可以帮助我了解我需要如何调整他们使用的方法，我将不胜感激。谢谢。

Answer 1

使用末尾注释中可重现的myinput，定义一个函数reg 来执行回归。然后使用rollapplyr 和等于date 的width 参数，利用date 在组内是1、2、3 等这一事实，因此等于要回归的行数。最后cbind将结果返回原始数据框。

library(zoo)

reg <- function(x) coef(lm(as.data.frame(x)))

r <- rollapplyr(zoo(myinput[3:5]), myinput$date, reg, by.column=FALSE, coredata=FALSE)
cbind(myinput, coef = coredata(r))

给予：

  K date      return   regress1   regress2 coef.(Intercept) coef.regress1 coef.regress2
1 A    1 -0.56047565 -0.4456620  0.7013559      -0.56047565            NA            NA
2 A    2 -0.23017749  1.2240818 -0.4727914      -0.47231761     0.1978137            NA
3 A    3  1.55870831  0.3598138 -1.0678237       0.15985654    -0.9479906    -1.6294374
4 B    1  0.07050839  0.4007715 -0.2179749       0.07050839            NA            NA
5 B    2  0.12928774  0.1106827 -1.0260044       0.15171486    -0.2026254            NA
6 B    3  1.71506499 -0.5558411 -0.7288912       1.05050327    -2.0789081     0.6735997
7 C    1  0.46091621  1.7869131 -0.6250393       0.46091621            NA            NA
8 C    2 -1.26506123  0.4978505 -1.6866933      -1.93165311     1.3389399            NA
9 C    3 -0.68685285 -1.9666172  0.8377870      -0.14625482     0.6376389     0.8515213

注意

set.seed 必须在使用随机数据之前使用，以使结果可重现。我们使用了这个：

set.seed(123)
myinput <- data.frame(K = c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "C"), 
  date = 1:3, return = rnorm(9), regress1 = rnorm(9), regress2 = rnorm(9))