कम आवृत्ति पर एग्रीगेट करना

R में वित्तीय डेटा का इम्पोर्ट और प्रबंधन

Joshua Ulrich

Quantitative Analyst & quantmod Co-Author and Maintainer

लो-फ्रीक्वेंसी डेटा

Timestamps की resolution बहुत अधिक होती है
2017 की पहली तिमाही को दर्शाएँ
- "2017-01-01"(पहला)
- "2017-03-31" (अंतिम)
- "2017-02-01" (बीच)

उदाहरण

दैनिक 10-year Treasury constant maturity rate की तुलना USA Gross Domestic Product (quarterly) से करें
FRED symbols:
- DGS10
- GDP

एग्रीगेटेड डेटा को लो-फ्रीक्वेंसी डेटा से मर्ज करें

# Aggregate को quarterly पर करें
QGS10 <- apply.quarterly(DGS10, median, na.rm = TRUE)

# Quarterly aggregate को quarterly GDP से merge करें
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

लो-फ्रीक्वेंसी date-time क्लासेस

yearmon() मासिक डेटा के लिए
yearqtr() तिमाही डेटा के लिए

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

"2017-01-01"

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

"Jan 2017"

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

"2017 Q1"

इंडेक्स को सबसे कम आवृत्ति में बदलें

# दोनों indexes को yearqtr में बदलें
index(QGS10) <- as.yearqtr(index(QGS10))
index(GDP) <- as.yearqtr(index(GDP))

# Merging 'just works'
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

पीरियड-शुरुआत वाले timestamp से align करें

# Last observation carried backward
QGS10_GDP_locb <- na.locf(QGS10_GDP, fromLast = TRUE)

# पीरियड की शुरुआत वाले इंडेक्स से subset लें
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

अभ्यास करते हैं!

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