計算R中的加權平均壽命

Question

我想計算貸款的加權平均壽命（WAL）隨着時間的推移R.計算WAL給出的公式在這里 。

我在R中創建了以下示例數據

樣本數據

library(data.table)
DT<-data.table(date=c(rep(seq(from = 2015, to = 2016.25,by = .25),2),
seq(from = 2015, to = 2017.5,by = .5)),
           value=c(rep(100,5), 0, 100, 80, 60, 40, 20, 0, 100, 70, 40, 30, 20, 0),
           id=rep(c("a","b","c"),each=6))

DT

       date value id
 1: 2015.00   100  a
 2: 2015.25   100  a
 3: 2015.50   100  a
 4: 2015.75   100  a
 5: 2016.00   100  a
 6: 2016.25     0  a
 7: 2015.00   100  b
 8: 2015.25    80  b
 9: 2015.50    60  b
 10: 2015.75    40  b
 11: 2016.00    20  b
 12: 2016.25     0  b
 13: 2015.00   100  c
 14: 2015.50    70  c
 15: 2016.00    40  c
 16: 2016.50    30  c
 17: 2017.00    20  c
 18: 2017.50     0  c

因此，此示例中的每筆貸款的到期日為5年，到期日貸款完全攤銷。 注意：日期並不總是遞增一個半年或四分之一，但可能會有所不同（請參閱示例數據）。

為了計算WAL，我創建了以下R代碼

Counter <- unique(DT$id)

# LOOP OVER ID
for (i in 1:length(Counter)) {

# SUBSET ONE ID
DTSub <- DT[id == Counter[i], ]

# LOOP OVER THE AMORTIZATIONDATES
CounterSub <- unique(DTSub$date)

for (j in 1:length(CounterSub)) {

# SUBSET RANGE OF DATES IN COUNTERSUB
DTSub_Date <- DTSub[date >= CounterSub[j], ]
DTSub_Date[, t := abs(min(date)-date)]
DT[id == Counter[i] & date == CounterSub[j], 
       wal_calc := round(sum(abs(diff(DTSub_Date$value)) 
       / max(DTSub_Date$value) * DTSub_Date$t[2:nrow(DTSub_Date)]),3)]

}
}

代碼的輸出

DT

       date value id wal_calc
 1: 2015.00   100  a    1.250
 2: 2015.25   100  a    1.000
 3: 2015.50   100  a    0.750
 4: 2015.75   100  a    0.500
 5: 2016.00   100  a    0.250
 6: 2016.25     0  a    0.000
 7: 2015.00   100  b    0.750
 8: 2015.25    80  b    0.625
 9: 2015.50    60  b    0.500
 10: 2015.75    40  b    0.375
 11: 2016.00    20  b    0.250
 12: 2016.25     0  b    0.000
 13: 2015.00   100  c    1.300
 14: 2015.50    70  c    1.143
 15: 2016.00    40  c    1.125
 16: 2016.50    30  c    0.833
 17: 2017.00    20  c    0.500
 18: 2017.50     0  c    0.000

代碼的輸出是正確的（ wal_calc ），但使用雙for環，因此是比較大的數據集（礦具有77K行和200列）慢。

第一個for循環子集ID和第二個子集未來日期（通過id，基於第一個子集）。

請求

我希望能夠以更快，更有效的方式在這個樣本數據上生成WALS ，並避免這種雙循環。 這個問題可能有一個非常簡單的解決方案。

如果有任何不清楚的地方，請告訴我。

Answer 1

這將在沒有for循環的情況下for 。

DT[order(date), WAL := {
  pmts <- matrix(value[-.N] - value[-1L], 
                 nrow = n2 <- .N - 1L, ncol = n2)
  ts <- matrix(date[-1L] - date[-.N], nrow = n2, ncol = n2)
  ts[upper.tri(ts)] <- 0
  ts <- apply(ts, 2, cumsum)
  c(colSums(pmts * ts) / value[-.N], 0)}, by = id]
DT
     date value id       WAL
# 1: 2015.00   100  a 1.2500000
# 2: 2015.25   100  a 1.0000000
# 3: 2015.50   100  a 0.7500000
# 4: 2015.75   100  a 0.5000000
# 5: 2016.00   100  a 0.2500000
# 6: 2016.25     0  a 0.0000000
# 7: 2015.00   100  b 0.7500000
# 8: 2015.25    80  b 0.6250000
# 9: 2015.50    60  b 0.5000000
# 10: 2015.75    40  b 0.3750000
# 11: 2016.00    20  b 0.2500000
# 12: 2016.25     0  b 0.0000000
# 13: 2015.00   100  c 1.3000000
# 14: 2015.50    70  c 1.1428571
# 15: 2016.00    40  c 1.1250000
# 16: 2016.50    30  c 0.8333333
# 17: 2017.00    20  c 0.5000000
# 18: 2017.50     0  c 0.0000000

Answer 2

您可以使用apply代替第一個子集。 然后你只需要for循環。

ids <- unique(DT$id)

DTSub <- apply(DT, 1, function(x) if x$id %in% ids)

CounterSub <- unique(DTSub$date)