如何在 R 中查找平衡面板数据（又名，如何查找面板中的哪些条目在给定窗口内完整）

Question

我有来自 Compustat 的大量数据。我向其中添加了一些手工收集的数据（认真地从一堆旧书中手工收集）。但我不想手工收集整个面板，只想随机选择一个子集。为了找到更大的集合（我从中随机选择），我想从 Compustat 的平衡面板开始。

我看到 plm 库可用于处理不平衡面板，但我想保持它平衡。有没有一种干净的方法可以做到这一点，而不是搜索和抛弃不运行样本期的公司（面板语言中的个人）？谢谢！

Answer 1

经过再三思考，有一种更简单的方法可以做到这一点。

看看这个：

data.with.only.complete.subjects.data <- function(xx, subject.column, number.of.observation.a.subject.should.have)
{
    subjects <- xx[,subject.column]
    num.of.observations.per.subject <- table(subjects)
    subjects.to.keep <- names(num.of.observations.per.subject)[num.of.observations.per.subject == number.of.observation.a.subject.should.have]

    subset.by.me <- subjects %in%   subjects.to.keep

    new.xx <- xx[subset.by.me ,]

    return(new.xx)
}

xx <- data.frame(subject = rep(1:4, each = 3),
            observation.per.subject = rep(rep(1:3), 4))
xx.mis <- xx[-c(2,5),]

data.with.only.complete.subjects.data(xx.mis , 1, 3)

Answer 2

现在看，我丢失了一些数据的格式，但我可以稍后解决。这是我尝试获取面板的平衡部分：

    > data <- read.csv("223601533.csv")
> head(data)
  gvkey indfmt  datafmt consol popsrc fyear fyr datadate exchg         isin
1  2721   INDL HIST_STD      C      I  2000  12 20001231   264 JP3242800005
2  2721   INDL HIST_STD      C      I  2001  12 20011231   264 JP3242800005
3  2721   INDL HIST_STD      C      I  2002  12 20021231   264 JP3242800005
4  2721   INDL HIST_STD      C      I  2003  12 20031231   264 JP3242800005
5  2721   INDL HIST_STD      C      I  2004  12 20041231   264 JP3242800005
6  2721   INDL HIST_STD      C      I  2005  12 20051231   264 JP3242800005
    sedol      conm costat fic
1 6172323 CANON INC      A JPN
2 6172323 CANON INC      A JPN
3 6172323 CANON INC      A JPN
4 6172323 CANON INC      A JPN
5 6172323 CANON INC      A JPN
6 6172323 CANON INC      A JPN
> 
> obs.all <- tabulate(data$gvkey) # incl lots of zeros for unused gvkey
> num.obs <- tabulate(obs.all)
> mode.num.obs <- which(num.obs == max(num.obs))
> nt.bal <- num.obs[mode.num.obs] * mode.num.obs
> pot.obs <- which(obs.all == mode.num.obs)
> data.bal <- as.data.frame(matrix(NA, nrow=nt.bal, ncol=ncol(data)))
> colnames(data.bal) <- colnames(data)
> 
> for(i in 1:length(pot.obs)) {
+   last.row <- i * mode.num.obs
+   first.row <- last.row - (mode.num.obs - 1)
+   data.bal[first.row:last.row, ] <- subset(data, gvkey == pot.obs[i])
+ }
> 
> head(data.bal)
  gvkey indfmt datafmt consol popsrc fyear fyr datadate exchg isin sedol conm
1  2721      2       1      1      1  2000  12 20001231   264  875   359  331
2  2721      2       1      1      1  2001  12 20011231   264  875   359  331
3  2721      2       1      1      1  2002  12 20021231   264  875   359  331
4  2721      2       1      1      1  2003  12 20031231   264  875   359  331
5  2721      2       1      1      1  2004  12 20041231   264  875   359  331
6  2721      2       1      1      1  2005  12 20051231   264  875   359  331
  costat fic
1      1   1
2      1   1
3      1   1
4      1   1
5      1   1
6      1   1
> 

Answer 3

更新：我认为这个解决方案不如我上面发布的另一个解决方案好，但我将其作为解决方案的示例 - 这不太好:) *

Hi Rishard，

有点如果没有一些样本数据的帮助，这很困难。

但听起来您可以使用“reshape”包中的“melt”和“cast”来重塑数据。这样做将使您能够找到每个主题的观察太少的地方，然后使用该信息对数据进行子集化。

以下是如何完成此操作的示例代码：

xx <- data.frame(subject = rep(1:4, each = 3),
            observation.per.subject = rep(rep(1:3), 4))
xx.mis <- xx[-c(2,5),]

require(reshape)


num.of.obs.per.subject <- cast(xx.mis, subject ~.)
the.number <- num.of.obs.per.subject[,2]
subjects.to.keep <- num.of.obs.per.subject[,1] [the.number  == 3]

ss.index.of.who.to.keep <- xx.mis $subject %in% subjects.to.keep 

xx.to.work.with <- xx.mis[ss.index.of.who.to.keep ,]


xx.to.work.with 

干杯，

Tal

Answer 4

> # read data
> file.in <- "243815928.csv"
> data <- read.csv(file.in)
> 
> # find which gvkeys run the entire sample period
> obs.all <- tabulate(data$gvkey) # incl lots of zeros for unused gvkey
> num.obs <- tabulate(obs.all)
> mode.num.obs <- which(num.obs == max(num.obs))
> nt.bal <- num.obs[mode.num.obs] * mode.num.obs
> pot.obs <- which(obs.all == mode.num.obs)
> 
> # create new df w/o firms that don't run the whole sample period
> pot.obs.index <- which(data$gvkey %in% pot.obs)
> data.bal <- data[pot.obs.index, ]
> 
> # write data to csv file
> file.out <- paste(substr(file.in, 1, (nchar(file.in)-4)), "sorted.csv", sep="")
> write.csv(data.bal, file.out)