如何利用R计算三年滚动收益

Question

我需要得到一个3年滚动返回工作(每个身份证3年的回报，每年)。

我尝试过使用PerformanceAnalytics包，但我一直收到一个错误，即我的数据不是时间序列。

当我使用这个函数时，它说的是对的，所以我完全不知道如何让3年的滚动回归工作。所以，我只需要有人提供给我的R代码，将产生3年的回报。

这是一个样本数据集

ppd_id   FY   TF_1YR
1      2001  -0.0636
1      2002  -0.0929
1      2003  0.1648
1      2004  0.1006
1      2005  0.1098
1      2006  0.0837
1      2007  0.1792
1      2008  -0.1521
1      2009  -0.1003
1      2010  0.0847
1      2011  0.0221
1      2012  0.1801
1      2013  0.146
1      2014  0.1202
1      2015  0.0105
1      2016  0.1022
1      2017  0.1286
1      2018  0.0929

这里是数据集的链接

这是我的密码

library(smooth)
library(readr)
pensionreturns <- read_csv("pensionreturns.csv")
sma(pensionreturns, h=

Answer 1

假设：

• 我们从注释末尾的数据帧DF2开始，这是一个重复的数据，这样就有2个id
• 第三列表示回报，因此3年回报是最后3个值(当前值和前3个值)中每一个加一个的乘积，所有减1，即(1 + r0) * (1 + r1) * (1 + r2) -1，其中r0是当年的回报，r1是前一年的回报，r2是前一年的回报。

将数据转换为宽格式的动物园系列z，然后使用rollapplyr。如果在开始时不需要NA，则省略fill=参数。结果将是一个动物园系列的回报。(我们可以使用fortify.zoo (参见?fortify.zoo )将其转换为数据框架，但如果将其作为时间序列，则执行进一步的时间序列操作将更容易。)

library(zoo)

z <- read.zoo(DF2, index = 2, split = 1, FUN = c)
rollapplyr(z + 1, 3, prod, fill = NA) - 1

给这个动物园系列赛：

                1            2
2001           NA           NA
2002           NA           NA
2003 -0.010609049 -0.010609049
2004  0.162883042  0.162883042
2005  0.422740161  0.422740161
2006  0.323680900  0.323680900
2007  0.418212355  0.418212355
2008  0.083530596  0.083530596
2009 -0.100440641 -0.100440641
2010 -0.172530498 -0.172530498
2011 -0.002527919 -0.002527919
2012  0.308343674  0.308343674
2013  0.382282521  0.382282521
2014  0.514952431  0.514952431
2015  0.297228567  0.297228567
2016  0.247648627  0.247648627
2017  0.257004321  0.257004321
2018  0.359505217  0.359505217

备注

DF <- structure(list(ppd_id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), FY = 2001:2018, TF_1YR = c(-0.0636, 
-0.0929, 0.1648, 0.1006, 0.1098, 0.0837, 0.1792, -0.1521, -0.1003, 
0.0847, 0.0221, 0.1801, 0.146, 0.1202, 0.0105, 0.1022, 0.1286, 
0.0929)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -18L))

DF2 <- rbind(DF, transform(DF, ppd_id = 2))