在 xts 对象上执行多元 dynlm

Question

我正在尝试在 xts 对象中执行此操作，但出现错误。使用的库和数据有：

#Libraries
library(xts)
library(dynlm)

#Data
index <- seq.Date(from = Sys.Date() - 999, to = Sys.Date(), by = "days")
x <- xts(1:1000, order.by = index)
y <- xts(2001:3000, order.by = index)
z <- xts(3001:4000, order.by = index)
data <- merge(x,y,z)

我正在尝试执行这种动态回归

dynlm(x ~ L(y) + L(z,4), data = data)

有什么想法吗？或者我应该将信息转换为数据框并从那里开始工作。 提前致谢！

Answer 1

一种方法是使用 dyn 包。 （请确保未加载 dplyr，因为 dplyr 会使用与 R 的其余部分不兼容的自己的版本覆盖 lag。）

library(dyn)
dyn$lm(x ~ lag(y) + lag(z, 4), data = data)

给予：

Call:
lm(formula = dyn(x ~ lag(y) + lag(z, 4)), data = data)

Coefficients:
(Intercept)       lag(y)    lag(z, 4)  
      -1999            1           NA  

Answer 2

dynlm 似乎不适用于“xts”对象。

格洛腾迪克给出的一个解决方案建议使用不同的包（可行）。

另一种解决方案是将对象更改为动物园。

尽管如此，这令人困惑，因为我最初工作的对象是 class: "xts" "zoo";并且 dynlm 无法识别“动物园”部分。

将其更改为“动物园”后，如果有人想继续使用此软件包，一切正常。

#Libraries
library(xts)
library(dynlm)

#Data
index <- seq.Date(from = Sys.Date() - 999, to = Sys.Date(), by = "days")
x <- xts(1:1000, order.by = index)
y <- xts(2001:3000, order.by = index)
z <- xts(3001:4000, order.by = index)
data <- merge(x,y,z)

data.zoo <- zoo(data, order.by = index(data))

dynlm(x ~ L(y) + L(z,4), data = data.zoo)

给予

Time series regression with "zoo" data:
Start = 2017-05-23, End = 2020-02-12

Call:
dynlm(formula = x ~ L(y) + L(z, 4), data = data.zoo)

Coefficients:
(Intercept)         L(y)      L(z, 4)  
      -1999            1           NA  

奇怪的是，得到的截距是不同的。