R 面板数据:根据 ifelse() 语句和上一行创建新变量

R Panel data: Create new variable based on ifelse() statement and previous row

我的问题涉及以下(简化的)面板数据,我想为其创建某种 xrd_stock

#Setup data
library(tidyverse)

firm_id <- c(rep(1, 5), rep(2, 3), rep(3, 4))
firm_name <- c(rep("Cosco", 5), rep("Apple", 3), rep("BP", 4))
fyear <- c(seq(2000, 2004, 1), seq(2003, 2005, 1), seq(2005, 2008, 1))
xrd <- c(49,93,121,84,37,197,36,154,104,116,6,21)
df <- data.frame(firm_id, firm_name, fyear, xrd)

#Define variables
growth = 0.08
depr = 0.15

对于名为 xrd_stock 的新变量,我想应用以下机制:

  1. 每个firm_id应该分开处理:group_by(firm_id)
  2. 其中 fyear 最小,计算 xrd_stock 为:xrd/(growth + depr)
  3. 否则,计算xrd_stock为:xrd + (1-depr) * [xrd_stock from previous row]

使用以下代码,我已经成功完成了第 1 步和第 2 步以及第 3 步的部分内容。

df2 <- df %>%
  ungroup() %>%
  group_by(firm_id) %>%
  arrange(firm_id, fyear, decreasing = TRUE) %>% #Ensure that data is arranged w/ in asc(fyear) order; not required in this specific example as df is already in correct order
  mutate(xrd_stock = ifelse(fyear == min(fyear), xrd/(growth + depr), xrd + (1-depr)*lag(xrd_stock))))

困难出现在函数的else部分,例如Rreturns:

Error: Problem with `mutate()` input `xrd_stock`.
x object 'xrd_stock' not found
i Input `xrd_stock` is `ifelse(...)`.
i The error occured in group 1: firm_id = 1.
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

从这个错误信息中,我了解到R无法引用上一行中刚刚创建的xrd_stock(当considering/assuming逻辑上R不是严格从上到下工作时);但是,当简单地将 9 放在 else 部分时,我上面的代码运行时没有任何错误。

任何人都可以帮助我解决这个问题,以便最终结果如下所示。如果需要,我非常乐意回答其他问题。非常感谢大家提前看我的问题:-)

目标结果(Excel-计算):

id  name    fyear   xrd xrd_stock   Calculation for xrd_stock
1   Cosco   2000    49  213         =49/(0.08+0.15)
1   Cosco   2001    93  274         =93+(1-0.15)*213
1   Cosco   2002    121 354         …
1   Cosco   2003    84  385         …
1   Cosco   2004    37  364         …
2   Apple   2003    197 857         =197/(0.08+0.15)
2   Apple   2004    36  764         =36+(1-0.15)*857
2   Apple   2005    154 803         …
3   BP      2005    104 452         …
3   BP      2006    116 500         …
3   BP      2007    6   431         …
3   BP      2008    21  388         …

arrange数据按fyear所以最小年份总是第一行,然后可以用accumulate计算。

library(dplyr)
df %>%
  arrange(firm_id, fyear) %>%
  group_by(firm_id) %>%
  mutate(xrd_stock = purrr::accumulate(xrd[-1], ~.y + (1-depr) * .x, 
                                .init = first(xrd)/(growth + depr)))

#   firm_id firm_name fyear   xrd xrd_stock
#     <dbl> <chr>     <dbl> <dbl>     <dbl>
# 1       1 Cosco      2000    49      213.
# 2       1 Cosco      2001    93      274.
# 3       1 Cosco      2002   121      354.
# 4       1 Cosco      2003    84      385.
# 5       1 Cosco      2004    37      364.
# 6       2 Apple      2003   197      857.
# 7       2 Apple      2004    36      764.
# 8       2 Apple      2005   154      803.
# 9       3 BP         2005   104      452.
#10       3 BP         2006   116      500.
#11       3 BP         2007     6      431.
#12       3 BP         2008    21      388.