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Ritardare la disoccupazione

Dato che le tendenze economiche possono impiegare un po’ di tempo a influenzare il turismo, può essere utile applicare un ritardo ai dati sulla disoccupazione prima di procedere con l'analisi.

Generare un ritardo in xts è semplice con il comando lag(), che richiede di specificare i dati da ritardare (argomento x) e un valore k per determinare direzione e ampiezza del ritardo.

Fai attenzione a mantenere coerente la formattazione. Base R e il pacchetto zoo richiedono di specificare un ritardo con un valore negativo, quindi un ritardo di 1 si esprime con "-1" (e un lead di 1 è, controintuitivamente, espresso con "1"). Al contrario, il pacchetto xts specifica i ritardi con un valore positivo, quindi un ritardo di 1 si esprime con "1" (e un lead di 1 si esprime con "-1").

Questo esercizio fa parte del corso

Caso di studio: analisi di serie temporali cittadine in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Usa lag() per generare un ritardo di un mese della disoccupazione USA. Per un ritardo di un mese con dati mensili, imposta semplicemente l'argomento k uguale a 1. Ricorda che l'oggetto unemployment contiene serie temporali sia della disoccupazione USA (us) sia di quella del MA (ma). Dovrai specificare quale colonna vuoi ritardare. Salva questo nuovo oggetto xts come us_monthlag.
  • Usa un’altra chiamata a lag() per generare un ritardo di un anno della disoccupazione USA. Anche in questo caso, assicurati di specificare la colonna corretta in unemployment e il valore k appropriato per generare un ritardo su un intero anno. Salva questo nuovo oggetto xts come us_yearlag.
  • Usa merge() per combinare i dati originali sulla disoccupazione (unemployment) con i nuovi ritardi (us_monthlag e us_yearlag). Salva questi dati combinati come unemployment_lags.
  • Usa head() per visualizzare le prime 15 righe di unemployment_lags.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Create a one month lag of US unemployment
us_monthlag <- lag(___$___, k = ___)

# Create a one year lag of US unemployment
us_yearlag <- 

# Merge your original data with your new lags 
unemployment_lags <- merge(unemployment, ___, ___)

# View the first 15 rows of unemployment_lags
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