問題タブ [rollapply]

data.frame の下部から data.frame の上部まで rollapply を実行しようとしています。基本的に、data.frame (RBH) の最後の行は、特定の被験者の 2012 年の最終測定値です。次に、前年の各年次測定値を差し引いて、前年の個人のサイズを計算する必要があります。

サンプル data.frame:

意図した出力:

R の Rollapply()で見つけた提案から逆方向に rollapply を実行しようとしましたが、意図した出力が得られませんでした。これは data.frame ではなくリストとして出力され、実行中の値からではなく、現在のセルから各値を減算しました。

私が試したコード：

任意の提案をいただければ幸いです。

20 期間のローリング ウィンドウでバリュー アット リスク (VaR) を計算するために、次のことを行いました。

目的の出力が生成され、別のデータで同じことを試しました。

しかし、次のエラーが発生します。

この違いの理由と、このエラーを修正する方法を教えてください。

クラスタータイプの分析が必要だと思ったので、この質問を再投稿していますが、必要なのは「スライディングウィンドウ」分析です。63 年間に 59,000 のエントリが記録されたデータセットがあります。次の基準でイベントの「クラスター」を特定する必要があります。

一連の 6 つ以上のイベントで、シーケンス内の連続するイベント間の間隔が 6 時間以内。

各イベントには一意の ID と日付/タイム スタンプがあり、出力は理想的には上記の基準を満たすイベントにクラスター ID を割り当てます。スライディング ウィンドウ アプローチを使用するように指示されましたが、使用するのに最適なオプションはありますか? おそらくzooパッケージのrollapplyを使用していますか？

誰かが非常に役立つ気分になっていると感じている場合は、1 年分のデータのサンプルを追加しました。 https://dl.dropboxusercontent.com/u/16400709/StackOverflow/DataStack.csv

R でこのような分析の出力を見たことがありますが、まだ再現できていません。この分析の結果は、この論文で見ることができます --> https://dl.dropboxusercontent.com/u/16400709 /StackOverflow/fuhrmann_etal_waf2014.pdf

御時間ありがとうございます！

約 7,000 行と 11,000 列を含む xts データに対してローリング ウィンドウ関数を実行する必要があります。私は次のことをしました：

12時間待ったが計算が終わらなかった。ただし、次のように小さなデータセットで試した場合:

計算は 60 秒以内に完了しました。Intel i5-2450M CPU、Windows 7 OS、12 GB RAM を搭載したコンピューターで実行しました。

大きなxtsデータセットで上記の計算を実行するためのより高速な方法があれば、誰かが私に提案してもらえますか?

S&P500 の毎日のデータがあり、終値間近のリターンをmy_data$Returnに保存しています。私の目標は、その期間中毎日 GARCH(1,1) を修正し (2004 年 1 月 1 日であるstartDateから開始)、30 日間の予測を計算することです。つまり、使用している期間の各時点で GARCH(1, 1) の 30 日間の予測をシミュレートする必要があります。そのために、モデルを調整して予測を行う関数myFitがあります。この関数はapply.fromstartによって呼び出されるため、 startDateから毎日適用できます。

これを起動すると、ugarchfitを実行するには少なくとも 100 個のデータ ポイントが必要なため、R が文句を言います。

関数には少なくとも 100 個のデータが必要であることがわかりましたが、関数を変更してエラーを回避するにはどうすればよいですか? また、最後の行を次のように置き換えようとしました。

しかし、ソルバーが収束に失敗したため、Rはエラーを表示します。さらに、rollapplyでは拡大ウィンドウを操作できません。これは、私が代わりにやりたいことです。実際、私はここで 1 年間のローリング ウィンドウを申請しています。

期間中に毎日予測を取得する方法について何か考えはありますか?

助けてくれてありがとう。