运行 时间序列每个月的回归 - apply.monthly 不起作用
Run regression for each month of a timeseries - apply.monthly does not work
我想对一年时间序列的每个月应用分位数回归（具有一个因变量和一个自变量），这样我将收到 12 个系数。
我的数据集由 return_2000_xts 给出，rq() 是分位数回归的函数。
我的数据集采用 xts 格式，包括每天 returns 的银行股票。
我尝试使用 apply.monthly():
apply.monthly(return_2000_xts,
rq(esb.eu ~ hsbc.uk, data = return_2000_xts, tau = 0.95))
不幸的是，我收到以下错误消息：
Error in get(as.character(FUN), mode = "function", envir = envir) :
object 'FUN' of mode 'function' was not found
我的代码可能有什么问题？
一个可重现的例子会很好，但你可能想要
apply.monthly(return_2000_xts,
FUN=rq,
formula = esb.eu ~ hsbc.uk,
data = return_2000_xts, tau = 0.95)
... 也就是说，您只将 rq 函数作为参数传递，然后将其他参数添加到 rq() 作为附加参数（对应于 ... 参数apply.monthly())
我不完全确定出了什么问题，也许 apply.monthly() 正在剥离一些属性，但回到基础似乎可行。
library(xts)
library(quantreg)
data(sample_matrix)
xt <- as.xts(sample_matrix)
f <- as.character(index(xt), format="%Y-%m")
xt.ym <- split(xt, f)
lapply(xt.ym, FUN=function(x) rq(Open ~ Close, data=x, tau=0.95))
仅供参考，这是行不通的，但感觉应该如此
apply.monthly(xt, FUN=function(x) rq(Open ~ Close, data=x))
Error in coredata.xts(x) : currently unsupported data type
我明白了为什么 apply.monthly() 不起作用。它想要 return 一个 xts 对象，但是无法将回归对象列表强制转换为 xts，因此它会抛出错误。但是，如果我们将回归输出限制为可以强制执行的内容，f.ex.
，它将起作用
apply.monthly(xt, FUN=function(x) rq(Open ~ Close, data=x)$coef)
# (Intercept) Close
# 2007-01-31 12.224046 0.7564106
# 2007-02-28 -6.326472 1.1242798
# 2007-03-31 -2.108973 1.0432247
# 2007-04-30 5.739395 0.8840677
# 2007-05-31 2.453616 0.9495129
# 2007-06-30 17.380465 0.6342055
我想对一年时间序列的每个月应用分位数回归（具有一个因变量和一个自变量），这样我将收到 12 个系数。
我的数据集由 return_2000_xts 给出，rq() 是分位数回归的函数。
我的数据集采用 xts 格式，包括每天 returns 的银行股票。
我尝试使用 apply.monthly():
apply.monthly(return_2000_xts,
rq(esb.eu ~ hsbc.uk, data = return_2000_xts, tau = 0.95))
不幸的是，我收到以下错误消息：
Error in get(as.character(FUN), mode = "function", envir = envir) : object 'FUN' of mode 'function' was not found
我的代码可能有什么问题？
一个可重现的例子会很好，但你可能想要
apply.monthly(return_2000_xts,
FUN=rq,
formula = esb.eu ~ hsbc.uk,
data = return_2000_xts, tau = 0.95)
... 也就是说，您只将 rq 函数作为参数传递，然后将其他参数添加到 rq() 作为附加参数（对应于 ... 参数apply.monthly())
我不完全确定出了什么问题，也许 apply.monthly() 正在剥离一些属性，但回到基础似乎可行。
library(xts)
library(quantreg)
data(sample_matrix)
xt <- as.xts(sample_matrix)
f <- as.character(index(xt), format="%Y-%m")
xt.ym <- split(xt, f)
lapply(xt.ym, FUN=function(x) rq(Open ~ Close, data=x, tau=0.95))
仅供参考，这是行不通的，但感觉应该如此
apply.monthly(xt, FUN=function(x) rq(Open ~ Close, data=x))
Error in coredata.xts(x) : currently unsupported data type
我明白了为什么 apply.monthly() 不起作用。它想要 return 一个 xts 对象，但是无法将回归对象列表强制转换为 xts，因此它会抛出错误。但是，如果我们将回归输出限制为可以强制执行的内容，f.ex.
apply.monthly(xt, FUN=function(x) rq(Open ~ Close, data=x)$coef)
# (Intercept) Close
# 2007-01-31 12.224046 0.7564106
# 2007-02-28 -6.326472 1.1242798
# 2007-03-31 -2.108973 1.0432247
# 2007-04-30 5.739395 0.8840677
# 2007-05-31 2.453616 0.9495129
# 2007-06-30 17.380465 0.6342055