问题描述
我想为每个公司做一个滚动回归窗口。由于我每年（从 2003 年开始）和每家公司都需要系数，因此我从 1998 年到 2018 年增加了数据框的年数。该窗口应为 5Years、1998-2002、1999-2003、2000-2004 等。我想将回归系数添加为新列。 我的方法基于这里的解决方案Rolling Regression by Group
我编辑了一些数据。我的真实数据大约有 3,000 个观察值。
n_firms <- 30
dt <- rep(1:n_firms,each = 21)
dt <- data.frame(firm = dt)
a <-c(1998,1999,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018)
dt$time <- rep(a,n_firms)
dt <- dt %>% group_by(firm) %>% mutate(y=rnorm(21,10,5))
dt <- dt %>% group_by(firm) %>% mutate(x=rnorm(21,5,2))
dt <- as.data.table(dt)
我正在尝试以下代码：
library(rollRegres)
library(data.table)
library(dplyr)
dt[,coefsreg :=
roll_regres.fit(x = cbind(1,.SD[["x"]]),y = .SD[["y"]],width = 5L)$coefs[,2],by = firm]
我收到这个警告（）：
1: 在 evalq((function (...,call. = TRUE,immediate. = FALSE,... :
相对于参数数量而言，样本量较小
警告重要吗？我的方法错了吗？另外是否也可以将残差作为与系数相同的列添加？
谢谢。我是 R 的新手。 我的英文不是很好。我希望你能理解我的问题。
解决方法
警告来自以下事实：对于某些窗口，您没有足够的观察值来估计。例如，没有对 1998 年到 2001 年的估计值，因为这些观测值的数量将小于您的窗口宽度。
创建一个单独的函数，该函数返回 coef、pred、resid 或您想要的任何其他内容，并在列表中返回这些向量。然后在j中调用这个函数，byfirm，用你的原始数据cbind。
window_regre <- function(x,y,width=5L) {
coefs = roll_regres.fit(x = cbind(1,x),y=y,width=width)$coefs
pred = coefs[,2]*x + coefs[,1]
resid = y-pred
return(list("coef" = coefs[,2],"pred" = pred,"resid" = resid))
}
cbind(dt,dt[,window_regre(x,y),by=firm][,-"firm"])