在 R 中生成滞后时间序列横截面变量答案

【问题标题】：Generating a lagged time series cross sectional variable in R在 R 中生成滞后时间序列横截面变量
【发布时间】：2010-12-30 14:20:59
【问题描述】：

我是新的 R 用户。我有一个时间序列横截面数据集，虽然我找到了在 R 中滞后时间序列数据的方法，但我还没有找到创建滞后时间序列横截面变量的方法，以便我可以在分析中使用它们。

【问题讨论】：

标签： r time-series panel-data plm

【解决方案1】：

以下是您如何将lag() 函数与zoo（和面板系列数据）一起使用：

> library(plm)
> library(zoo)
> data("Produc")
> dnow <- pdata.frame(Produc)
> x.Date <- as.Date(paste(rownames(t(as.matrix(dnow$pcap))), "-01-01", sep=""))
> x <- zoo(t(as.matrix(dnow$pcap)), x.Date)
> x[1:3,1:3]
            ALABAMA  ARIZONA ARKANSAS
1970-01-01 15032.67 10148.42  7613.26
1971-01-01 15501.94 10560.54  7982.03
1972-01-01 15972.41 10977.53  8309.01

滞后 1：

> lag(x[1:3,1:3],1)
            ALABAMA  ARIZONA ARKANSAS
1970-01-01 15501.94 10560.54  7982.03
1971-01-01 15972.41 10977.53  8309.01

滞后 1：

> lag(x[1:3,1:3],k=-1)
            ALABAMA  ARIZONA ARKANSAS
1971-01-01 15032.67 10148.42  7613.26
1972-01-01 15501.94 10560.54  7982.03

正如 Dirk 所提到的，请注意不同时间序列包中滞后的含义。请注意xts 对此的不同处理方式：

> lag(as.xts(x[1:3,1:3]),k=1)
            ALABAMA  ARIZONA ARKANSAS
1970-01-01       NA       NA       NA
1971-01-01 15032.67 10148.42  7613.26
1972-01-01 15501.94 10560.54  7982.03

【讨论】：

请注意 lap 运算符的含义是 zoo：“注意 'k' 的符号：被正数 'k' 滞后的序列在 earlier 中移动时间。”
问题是关于横截面时间序列（又名面板）数据。 afaik zoo 不处理此类数据（由于重复的时间观察）。

【解决方案2】：

对于横截面时间序列数据，包plm 非常有用。它具有滞后功能，考虑到数据的面板性质。

library(plm)
data("Produc", package="plm")
dnow <- pdata.frame(Produc)
head(lag(dnow$pcap,1))
             ALABAMA-1970 ALABAMA-1971 ALABAMA-1972 ALABAMA-1973 ALABAMA-1974 
          NA     15032.67     15501.94     15972.41     16406.26     16762.67

包的一个问题是使用 with（或 inside 或 transform）会给你错误的答案。

head(with(dnow, lag(pcap,1)))
15032.67 15501.94 15972.41 16406.26 16762.67 17316.26

所以要小心。

【讨论】：