r中滞后的多次回归

Question

我想对不同变量执行多个滚动回归。我的数据结构如下：

Prices: 
Date Stock1 Stock2 Stock3 Stocki
1990
...
2000 10000  1200   13000  900
2001 90000  1300   12800  920
2002 98000  1280   11900  932
2003 ...
2004 ...
...
2020

第二个数据框架具有我要回归的变量具有相同的结构：

Expenses:
Date Stock1 Stock2 Stock3 Stocki
1990
...
2000 5      12       8      18 
2001 3      13       10     20
2002 2      12       19     32
2003 ...
2004 ...
...
2020

我想以8年的回风为滚动的每个股票价格。例如，计算的代码例如2010年的系数将是：

lm(prices$stock1(2003:2010) ~ expenses$stock1(2002:2009)

此外，我的总体目的是为每种股票5滚动回归效果，从1到5的不同。以下内容：

lag1：

lm(prices$stock1(2003:2010) ~ expenses$stock1(2001:2008)

lag2：

lm(prices$stock1(2003:2010) ~ expenses$stock1(2000:2007)

等等...

最后，我想计算每年每年使用不同滞后的五种股票的五个回归系数的简单平均值。

我期望的输出每年都如下：

date   stock1                                         stock2
2010   (average of coefficients of different lags)    (average of coefficients of different lags)

有人想以有效的方式执行此操作吗？

提前致谢！

Answer 1

您可以将数据框架设置为数据。

library(data.table)

setDT(prices)
setDT(expenses)

dt = melt(prices,id = "Date",variable.name = "stock", value.name = "price")[
  melt(expenses,id="Date", variable.name="stock",value.name="expense"),
  on=.(Date,stock)]

rbindlist(lapply(0:5, \(i) {
    dt[, lm(price~shift(expense,n=i, type="lead"))$coef[2], by=stock]
}))[, .(avg_over_leads = mean(V1)), by=stock]

输出：

    stock avg_over_leads
1: Stock1     0.13232853
2: Stock2     0.03691069
3: Stock3     0.13296958

输入：

set.seed(123)
prices = data.frame(
  Date = 2000:2025,
  Stock1 = rnorm(26),
  Stock2 = rnorm(26),
  Stock3 = rnorm(26)
)
expenses = data.frame(
  Date = 2000:2025,
  Stock1 = rnorm(26),
  Stock2 = rnorm(26),
  Stock3 = rnorm(26)
)

您也可以使用整洁的方法进行相同的操作：

dt = inner_join(
  pivot_longer(prices,-Date,values_to = "price"),
  pivot_longer(expenses,-Date,values_to="expense"),
  by=c("Date","name")
)
bind_rows(
  lapply(0:5, \(i) {
  dt %>% group_by(name) %>% 
    summarize(V1 = lm(price~lead(expense,n=i))$coef[2])
})) %>% 
  group_by(name) %>% 
  summarize(avg_over_leads = mean(V1))