r - 计算 R 中的加权平均生命周期

Question

我想计算 R 中贷款随时间的加权平均生命周期 (WAL)。计算 WAL 的公式为 here .

我在 R 中创建了以下示例数据。

样本数据

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，此示例中的每笔贷款的期限为 5 年，并且在到期日将贷款完全摊销。注意:日期并不总是按半年或一个季度递增，但可能会有所不同(参见样本数据)。

为了计算 WAL，我创建了 以下 R 代码

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)]

}
}

代码输出

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

代码的输出是正确的( wal_calc )但使用了双 for循环，因此在相对较大的数据集上速度很慢(我的有 77k 行和 200 列)。

第一 for循环对 ID 进行子集化，第二个子集对 future 日期进行子集化(通过 id，基于第一个子集)。

请求

我希望能够以更快、更有效的方式在此示例数据上生成 WALS，并避免这种双重 for 循环。这个问题可能有一个非常简单的解决方案。

如果有什么不清楚的，请告诉我。

Answer 1

无需 for 即可完成此操作循环。

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