R - 按组应用 adf.test

Question

我有一个 data.frame bbm，其中包含变量 ticker、variable 和 value。我想通过按代码和变量分组的 adf.test 函数应用增强迪基富勒测试。 R 应该向初始 data.frame 添加一个新列以及相应的 p 值。

我试过了

x <- with(bbm, tapply(value, list(ticker, variable), adf.test$p.value))
cbind(bbm, x)

这会产生adf.test$p.value 中的错误:“closure”类型的对象不可子集化。

然后我尝试了

x <- with(bbm, tapply(value, list(ticker, variable), as.list(adf.test)$p.value))
cbind(bbm, x)

这产生了结果，但在新列中不是我想要的。即使我将代码上的 p.value 更改为方法，它仍然会产生一些奇数。

然后我尝试使用 ddply:

bbm<-ddply(bbm, .(ticker, variable), mutate, df=adf.test(value)$p.value)

这会产生错误:错误的嵌入维度。

我该如何解决这个问题？有什么建议吗？

这是 df 的示例:

            ticker                    variable   value
1  1002Z AV Equity        BS_CUSTOMER_DEPOSITS 29898.0
2  1002Z AV Equity        BS_CUSTOMER_DEPOSITS 31302.0
3  1002Z AV Equity        BS_CUSTOMER_DEPOSITS 29127.0
4  1002Z AV Equity        BS_CUSTOMER_DEPOSITS 24056.0
5  1002Z AV Equity        BS_CUSTOMER_DEPOSITS 22080.0
6  1002Z AV Equity        BS_CUSTOMER_DEPOSITS 22585.0
7  1002Z AV Equity        BS_CUSTOMER_DEPOSITS 22674.0
8  1002Z AV Equity        BS_CUSTOMER_DEPOSITS 21733.0
9  1002Z AV Equity        BS_CUSTOMER_DEPOSITS 22016.0
10 1002Z AV Equity        BS_CUSTOMER_DEPOSITS 21999.0
11 1002Z AV Equity        BS_CUSTOMER_DEPOSITS 22013.0
12 1002Z AV Equity        BS_CUSTOMER_DEPOSITS 21135.0
13 1002Z AV Equity                 BS_TOT_LOAN 28476.0
14 1002Z AV Equity                 BS_TOT_LOAN 29446.0
15 1002Z AV Equity                 BS_TOT_LOAN 29273.0
16 1002Z AV Equity                 BS_TOT_LOAN 27579.0
17 1002Z AV Equity                 BS_TOT_LOAN 20769.0
18 1002Z AV Equity                 BS_TOT_LOAN 21370.0
19 1002Z AV Equity                 BS_TOT_LOAN 22306.0
20 1002Z AV Equity                 BS_TOT_LOAN 21013.0
21 1002Z AV Equity                 BS_TOT_LOAN 21810.0
22 1002Z AV Equity          BS_TIER1_CAP_RATIO     6.5
23 1002Z AV Equity          BS_TIER1_CAP_RATIO     6.2
24 1002Z AV Equity          BS_TIER1_CAP_RATIO     7.9
25 1002Z AV Equity          BS_TIER1_CAP_RATIO     9.2
26 1002Z AV Equity          BS_TIER1_CAP_RATIO     8.5
27 1002Z AV Equity          BS_TIER1_CAP_RATIO     6.6
28 1002Z AV Equity          BS_TIER1_CAP_RATIO     9.6
29 1002Z AV Equity BS_TOT_CAP_TO_RISK_BASE_CAP    11.5
30 1002Z AV Equity BS_TOT_CAP_TO_RISK_BASE_CAP    10.9



 > dput(head(select(bbm, ticker, variable, value), 30))
structure(list(ticker = c("1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", 
"1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", 
"1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", 
"1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", 
"1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", 
"1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", 
"1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", 
"1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity", "1002Z AV Equity"
), variable = structure(c(4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 8L, 8L, 8L, 8L, 
8L, 8L, 8L, 9L, 9L), .Label = c("PX_LAST", "PE_RATIO", "VOL_MEAN", 
"BS_CUSTOMER_DEPOSITS", "BS_TOT_LOAN", "*", "RN366", "BS_TIER1_CAP_RATIO", 
"BS_TOT_CAP_TO_RISK_BASE_CAP", "RETURN_COM_EQY", "BS_LEV_RATIO_TO_TANG_CAP",
"NPLS_TO_TOTAL_LOANS"), class = "factor"), value = c(29898, 31302, 
29127, 24056, 22080, 22585, 22674, 21733, 22016, 21999, 22013, 
21135, 28476, 29446, 29273, 27579, 20769, 21370, 22306, 21013, 
21810, 6.5, 6.2, 7.9, 9.2, 8.5, 6.6, 9.6, 11.5, 10.9)), .Names = c("ticker", 
"variable", "value"), row.names = c(NA, 30L), class = "data.frame")

哦，使用模拟 dplyr 函数也会产生与 ddply 相同的错误。

Answer 1

这是一个 tidyverse 解决方案:

bbm %>% 
    group_by(ticker,variable) %>% 
    summarise(pval = ifelse(n() <= 3,NA, adf.test(value)$p.value))

# A tibble: 4 x 3
# Groups:   ticker [?]
  ticker          variable                       pval
  <chr>           <fct>                         <dbl>
1 1002Z AV Equity BS_CUSTOMER_DEPOSITS         0.01  
2 1002Z AV Equity BS_TOT_LOAN                  0.951 
3 1002Z AV Equity BS_TIER1_CAP_RATIO           0.0118
4 1002Z AV Equity BS_TOT_CAP_TO_RISK_BASE_CAP NA     
Warning message:
In adf.test(value) : p-value smaller than printed p-value

您可以只使用基本 R ifelse函数检查每组中是否存在少于 3 个点(这会将 pval 设置为 NA )，否则您可以运行 adf.test

我玩了一下，看来@erasmortg 似乎是正确的。错误“嵌入”来自没有足够的数据点来实际运行 adf.test功能。

这需要至少四个数据点:

> adf.test(rnorm(1))
Error in embed(y, k) : wrong embedding dimension
> adf.test(rnorm(2))
Error in embed(y, k) : wrong embedding dimension
> adf.test(rnorm(3))
Error in res.sum$coefficients[2, 1] : subscript out of bounds
> adf.test(rnorm(4))

    Augmented Dickey-Fuller Test

data:  rnorm(4)
Dickey-Fuller = NaN, Lag order = 1, p-value = NA
alternative hypothesis: stationary