Aggregatie naar lagere frequentie

Financiële gegevens importeren en beheren in R

Joshua Ulrich

Quantitative Analyst & quantmod Co-Author and Maintainer

Lagefrequentiedata

Timestamps hebben te hoge resolutie
Geef het eerste kwartaal van 2017 weer
- "2017-01-01" (begin)
- "2017-03-31" (eind)
- "2017-02-01" (midden)

Voorbeeld

Vergelijk het dagelijkse 10-jaars Treasury constant maturity-tarief met het bbp van de VS (per kwartaal)
FRED-symbolen:
- DGS10
- GDP

Geaggregeerde data samenvoegen met lagefrequentiedata

# Aggreren naar kwartaal
QGS10 <- apply.quarterly(DGS10, median, na.rm = TRUE)

# Voeg kwartaalaggregaat samen met kwartaal-bbp
QGS10_GDP <- merge(QGS10, GDP)
QGS10_GDP

           DGS10     GDP
2015-01-01    NA 17783.6
2015-03-31  1.97      NA
2015-04-01    NA 17998.3
2015-06-30  2.19      NA
2015-07-01    NA 18141.9
2015-09-30  2.20      NA
2015-10-01    NA 18222.8
2015-12-31  2.23      NA

Lagefrequentie datum-tijdklassen

yearmon() voor maanddata
yearqtr() voor kwartaaldata

as.Date("2017-01-01")

"2017-01-01"

as.yearmon("2017-01-01")

"Jan 2017"

as.yearqtr("2017-01-01")

"2017 Q1"

Zet index om naar laagste frequentie

# Converteer beide indexen naar yearqtr
index(QGS10) <- as.yearqtr(index(QGS10))
index(GDP) <- as.yearqtr(index(GDP))

# Samenvoegen ‘werkt gewoon’
merge(QGS10, GDP)

        DGS10     GDP
2015 Q1  1.97 17783.6
2015 Q2  2.19 17998.3
2015 Q3  2.20 18141.9
2015 Q4  2.23 18222.8

Uitlijnen op begin-tijdstempel van periode

# Laatste waarneming achterwaarts vullen
QGS10_GDP_locb <- na.locf(QGS10_GDP, fromLast = TRUE)

# Subset op begin-van-periode-index
QGS10_GDP_first_period <- QGS10_GDP_locb[index(GDP)]
QGS10_GDP_first_period

          DGS10     GDP
2015-01-01  1.97 17783.6
2015-04-01  2.19 17998.3
2015-07-01  2.20 18141.9
2015-10-01  2.23 18222.8

Laten we oefenen!

Financiële gegevens importeren en beheren in R