在R中生成滯后時間序列橫截面變量

Question

我是新的R用戶。 我有一個時間序列橫截面數據集，雖然我已經找到了在R中延遲時間序列數據的方法，但我還沒有找到一種方法來創建滯后的時間序列橫截面變量，以便我可以在我的分析中使用它們。

Answer 1

以下是如何在zoo （和面板系列數據）中使用lag()函數：

> library(plm)
> library(zoo)
> data("Produc")
> dnow <- pdata.frame(Produc)
> x.Date <- as.Date(paste(rownames(t(as.matrix(dnow$pcap))), "-01-01", sep=""))
> x <- zoo(t(as.matrix(dnow$pcap)), x.Date)
> x[1:3,1:3]
            ALABAMA  ARIZONA ARKANSAS
1970-01-01 15032.67 10148.42  7613.26
1971-01-01 15501.94 10560.54  7982.03
1972-01-01 15972.41 10977.53  8309.01

向前延遲1：

> lag(x[1:3,1:3],1)
            ALABAMA  ARIZONA ARKANSAS
1970-01-01 15501.94 10560.54  7982.03
1971-01-01 15972.41 10977.53  8309.01

向后滯后1：

> lag(x[1:3,1:3],k=-1)
            ALABAMA  ARIZONA ARKANSAS
1971-01-01 15032.67 10148.42  7613.26
1972-01-01 15501.94 10560.54  7982.03

正如Dirk所提到的，在不同的時間序列包中要小心延遲的含義。 請注意xts如何區別對待：

> lag(as.xts(x[1:3,1:3]),k=1)
            ALABAMA  ARIZONA ARKANSAS
1970-01-01       NA       NA       NA
1971-01-01 15032.67 10148.42  7613.26
1972-01-01 15501.94 10560.54  7982.03

Answer 2

對於橫截面時間序列數據，包plm非常有用。 它具有滯后功能，可以考慮數據的面板特性。

library(plm)
data("Produc", package="plm")
dnow <- pdata.frame(Produc)
head(lag(dnow$pcap,1))
             ALABAMA-1970 ALABAMA-1971 ALABAMA-1972 ALABAMA-1973 ALABAMA-1974 
          NA     15032.67     15501.94     15972.41     16406.26     16762.67 

該軟件包的一個問題是使用with（或within或transform）會給出錯誤的答案。

head(with(dnow, lag(pcap,1)))
15032.67 15501.94 15972.41 16406.26 16762.67 17316.26

所以要小心。