如何每天运行回归并将系数保存在新数据集中？

Question

我有一个数据集，其中包含从 1975 年到 2018 年每个国家（总共 16 个国家）每个行业（总共 10 个行业）的每日收益率。现在我需要每天和每周运行横截面回归并保存单独数据集中的系数。

我尝试了以下代码。但是每天的估算值都是一样的。

fitted_models = Data %>% 
                group_by(Data$Date) %>% 
                do(model = lm(Data$RoR ~ Data$Country + Data$Industry, data=Data))

fitted_models$model

我需要包括以下对比：

contrasts(All0$Country) <- contr.sum(16, contrasts=TRUE)
contrasts(All0$Industry) <- contr.sum(10, contrasts=TRUE)

然后我收到以下错误消息

Error in contrasts<-(*tmp*, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels In addition: Warning messages: 1: contrasts dropped from factor Country due to missing levels 2: contrasts dropped from factor Industry due to missing levels

这是我的数据样本。随着时间的推移，RoR 会出现价值。

   Country        Date       Industry     RoR
   <chr>          <date>     <chr>      <dbl>
 1 Finland        1975-01-01 Basic Mats    NA
 2 Austria        1975-01-01 Basic Mats    NA
 3 Spain          1975-01-01 Basic Mats    NA
 4 United Kingdom 1975-01-01 Basic Mats    NA
 5 Norway         1975-01-01 Basic Mats    NA
 6 Germany        1975-01-01 Basic Mats    NA
 7 France         1975-01-01 Basic Mats    NA
 8 Italy          1975-01-01 Basic Mats    NA
 9 Portugal       1975-01-01 Basic Mats    NA
10 Switzerland    1975-01-01 Basic Mats    NA 

Answer 1

使用data.table 包进行分组操作可能是解决这个问题的好方法——我使用mtcars 作为示例数据集，因为您没有提供数据集，但该方法会与您的数据相同。在这里，我使用cyl 作为分组列，但在您的情况下，它将是Date。

library(data.table)

DT <- as.data.table(mtcars)

DT[,as.list(lm(mpg ~ wt+qsec)$coefficients), by = .(cyl)]

#    cyl (Intercept)        wt      qsec
# 1:   6    25.46173 -5.201906 0.5838640
# 2:   4    24.88427 -7.513576 0.9903892
# 3:   8    14.02093 -2.813754 0.7352592