使用'PerformanceAnalytics'软件包来计算绩效指标

Question

我需要使用R的'PerformanceAnalytics'程序包，并且要使用此程序包，我了解我需要将数据转换为xts数据，实际上是面板数据。根据这个论坛的建议，我做了以下工作：

library(foreign)
RNOM <- read.dta("Return Panel without missing.dta")
RNOM_list<-split(RNOM,RNOM$gvkey)
xts_list<-lapply(RNOM_list,function(x)
{out<-xts(x[,-1],order.by=as.Date(x$datadate,format="%d/%m/%Y")) })

它给了我RNOM_list和xts_list。

[在此之后，有些人能帮我使用函数Return.calculate和lapply估算每月回报，并将生成的输出另存为附加变量保存在我的原始数据集中以进行回归分析吗？随后，我还需要估算VaR，ES和半标清。

可以下载数据here。注意，prccm是数据中的月收盘价，gvkey是公司ID。

Answer 1

实现此目标的有效方法是使用“ reshape2”包将面板数据（长格式）转换为宽格式。执行估计后，将其转换回长格式或面板数据格式。这是一个例子：

library(foreign)
library(reshape2)
dd <- read.dta("DDA.dta") // DDA.dta is Stata data; keep only date, id and variable of interest (i.e. three columns in total)
wdd<-dcast(dd, datadate~gvkey) // gvkey is the id
require(PerformanceAnalytics)
wddxts <- xts(wdd[,-1],order.by=as.Date(wdd$datadate,format= "%Y-%m-%d"))

ssd60A<-rollapply(wddxts,width=60,SemiDeviation,by.column=TRUE,fill=NA) // e.g of rolling window calculation
ssd60A.df<-as.data.frame(ssd60A.xts) // convert dataframe to xts
ssd60A.df$datadate=rownames(ssd60A.df) // insert time index
lssd60A.df<-melt(ssd60A.df, id.vars=c('datadate'),var='gvkey') // convert back to panel format
write.dta(lssd60A.df,"ssd60A.dta",convert.factors = "string") // export as Stata file

然后简单地将其与主数据库合并以执行一些回归。