R: Рассчитать совокупную доходность за 12 месяцев.

У меня есть набор данных временных рядов, и я хотел бы получить сводную доходность за 12 месяцев. Ниже показано, как выглядят мой код и данные:

df <- data.frame(
  A = c(-0.0195,    0.0079, 0.0034, 0.0394, -0.0065,    0.0034, 0.0136, 0.0683, -0.0063,    -0.0537,    -0.0216,    -0.0036,    0.0659, -0.0377,    -0.0568,    0.0039, -0.0191,    0.0028),
  B = c(-0.0211,    0.0021, 0.0014, 0.0358, 0.0009, 0.0153, 0.0071, 0.0658, 0.0033, -0.0542,    -0.0261,    0.0064, 0.0665, -0.0304,    -0.0507,    0.0089, NA, NA),
  C= c(-0.0176, 0.0144, 0.0057, 0.0442, -0.0152,    -0.0105,    0.0213, 0.0712, -0.0176,    -0.0531,    -0.0163,    -0.0154,    0.0652, NA, NA, NA, NA, NA)
)
row.names(df) <- c("2016-10-31",    "2016-09-30",   "2016-08-31",   "2016-07-31",   "2016-06-30",   "2016-05-31",   "2016-04-30",   "2016-03-31",   "2016-02-29",   "2016-01-31",   "2015-12-31",   "2015-11-30",   "2015-10-31",   "2015-09-30",   "2015-08-31",   "2015-07-31",   "2015-06-30",   "2015-05-31")

> df
                  A       B       C
2016-10-31  -0.0195 -0.0211 -0.0176
2016-09-30   0.0079  0.0021  0.0144
2016-08-31   0.0034  0.0014  0.0057
2016-07-31   0.0394  0.0358  0.0442
2016-06-30  -0.0065  0.0009 -0.0152
2016-05-31   0.0034  0.0153 -0.0105
2016-04-30   0.0136  0.0071  0.0213
2016-03-31   0.0683  0.0658  0.0712
2016-02-29  -0.0063  0.0033 -0.0176
2016-01-31  -0.0537 -0.0542 -0.0531
2015-12-31  -0.0216 -0.0261 -0.0163
2015-11-30  -0.0036  0.0064 -0.0154
2015-10-31   0.0659  0.0665  0.0652
2015-09-30  -0.0377 -0.0304      NA
2015-08-31  -0.0568 -0.0507      NA
2015-07-31   0.0039  0.0089      NA 
2015-06-30  -0.0191      NA      NA
2015-05-31   0.0028      NA      NA

Я хочу получить 12-месячную совокупную доходность за каждый месяц, используя формулу prod(1+R)-1(произведение 12 доходностей за отдельные периоды минус 1). Результаты должны быть:

             A(1-Y)  B(1-Y)  C(1-Y)
2016-10-31   0.0198  0.0322  0.0052
2016-09-30   0.1086  0.1246  0.0898
2016-08-31   0.0585  0.0881 
2016-07-31  -0.0050  0.0316 
2016-06-30  -0.0390  0.0048 
2016-05-31  -0.0512     
2016-04-30  -0.0517

B(1-Y) имеет только 5 кумулятивных результатов, потому что B не имеет данных до 2015-07-31. Таким образом, он не удовлетворяет условию 12 месяцев (между 2015-07-31 и 2016-05-31 всего 11 месяцев).

Я пробовал Return.cumulative(df), но эта функция дает совокупный доход с момента создания, а это не то, что мне нужно. Любое предложение будет оценено!


r performanceanalytics
person T-T    schedule 08.02.2017    source источник
comment
Попробуйте rollapply из zoo, например. rollapply(df,12,function(x) prod(x+1)-1)   -  person A. Webb    schedule 09.02.2017

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Как отмечает А. Уэбб, rollapply дает желаемый результат. Вы также можете использовать цикл for.

a <- b <- c <- 0
for(i in (nrow(df)-11):1){
    a[i] <- prod(1 + df$A[i:(i+11)]) - 1
    b[i] <- prod(1 + df$B[i:(i+11)]) - 1
    c[i] <- prod(1 + df$C[i:(i+11)]) - 1
}

cum.returns <- data.frame(a,b,c)
person Ryan    schedule 08.02.2017
comment
Это отлично подходит для ежемесячной работы. Предупреждение для тех, кто использует ежедневные данные — приведенный выше код предполагает, что данные являются регулярными. Для ежедневных данных, особенно если у вас есть только рабочие дни с понедельника по пятницу, а затем снова с понедельника по пятницу, вы можете не получить скользящий ответ по количеству дней, которые вы хотите. например i:i+29 в течение 30 дней может быть не месяц. - person micstr; 28.07.2021