เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

รวมข้อมูลรายวันและผสานกับข้อมูลรายเดือน

บางครั้งข้อมูลสองชุดมีความถี่เดียวกัน แต่แสดง timestamp ต่างกัน เช่น ข้อมูลรายเดือนอาจใช้วันแรกหรือวันสุดท้ายของเดือนเป็น timestamp ความแตกต่างนี้ทำให้เกิดค่า NA จำนวนมากเมื่อนำข้อมูลมาผสานกัน คลาส yearmon จากแพ็กเกจ zoo ช่วยแก้ปัญหานี้ได้

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะรวมข้อมูลอัตราดอกเบี้ย Fed Funds รายวัน (DFF) จาก FRED ให้เป็นรายเดือน แล้วผสานกับข้อมูลอัตราดอกเบี้ย Fed Funds รายเดือน (FEDFUNDS) จาก FRED โดยข้อมูล DFF ที่รวมแล้วจะใช้วันสุดท้ายของเดือนเป็น timestamp ในขณะที่ FEDFUNDS ใช้วันแรกของเดือน

ข้อมูล FEDFUNDS และ DFF ถูกดาวน์โหลดจาก FRED ไว้ให้แล้ว โดยใช้ getSymbols(c("FEDFUNDS", "DFF"), src = "FRED")

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การนำเข้าและจัดการข้อมูลทางการเงินใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ apply.monthly() ร่วมกับ mean() เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยของทุกวันในแต่ละเดือน แล้วกำหนดผลลัพธ์ให้กับ monthly_fedfunds
  • เติมคำสั่งให้สมบูรณ์โดยใช้ as.yearmon() เพื่อแปลง index ให้เป็น yearmon
  • สร้างออบเจกต์ชื่อ merged_fedfunds โดยผสาน FEDFUNDS กับข้อมูลรายเดือนที่รวมไว้ในขั้นตอนแรก
  • ใช้ head() เพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ของ merged_fedfunds

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Aggregate DFF to monthly averages


# Convert index to yearmon
index(___) <- ___(index(___))


# Merge FEDFUNDS with the monthly aggregate


# Look at the first few rows of the merged object
แก้ไขและรันโค้ด