Newey West Adjustment ใน data.table

Question

ฉันมี data.table ต่อไปนี้

PrevMonth   Portfolio   ExcessReturn
196306  Portfolio 1 -0.3035362
196306  Portfolio 10    -1.250766
196306  Portfolio 2 1.08474287
196306  Portfolio 3 -0.628247
196306  Portfolio 4 -0.2490027
196306  Portfolio 5 0.47310531
196306  Portfolio 6 0.36409036
196306  Portfolio 7 -0.8392494
196306  Portfolio 8 -0.5734843
196306  Portfolio 9 -1.9914358
196306  Portfolio LS    -0.9472298
196307  Portfolio 1 3.29524841
196307  Portfolio 10    6.47879571
196307  Portfolio 2 2.8880775
196307  Portfolio 3 4.35083011
196307  Portfolio 4 4.2523679
196307  Portfolio 5 4.30965798
196307  Portfolio 6 4.68137361
196307  Portfolio 7 4.34311633
196307  Portfolio 8 7.04824776
196307  Portfolio 9 7.35395871
196307  Portfolio LS    3.18354731
196308  Portfolio 1 -0.4837659
196308  Portfolio 10    -0.8704307
196308  Portfolio 2 -1.8642527

สิ่งที่ฉันต้องการให้สามารถทำการทดสอบ t เพื่อปฏิเสธโมฆะที่ผลตอบแทนส่วนเกินเฉลี่ยรายเดือนเป็นศูนย์และฉันต้องการทำการปรับปรุง Newey West โดยมีข้อผิดพลาดล่าช้า 1 ดังนั้นฉันจึงถดถอยผลตอบแทนส่วนเกินของค่าคงที่ที่จัดกลุ่มตามเดือนและทำการปรับ Newey West

ในที่สุดฉันก็ต้องการรายงานสถิติ t ของ Newey West ที่ปรับแล้วและผลตอบแทนส่วนเกินเฉลี่ยรายเดือนสำหรับแต่ละพอร์ตโฟลิโอ

นี่คือสิ่งที่ฉันได้ทำ:

TS_Sample_Beta_Portfolio_Final<-Sample_Beta_Portfolio_Final[,list(coeftest(lm(ExcessReturn~1),
                                  vcov = NeweyWest(lm(ExcessReturn~1),lag = 12))),by=c("PrevMonth")]

โดยที่ Sample_Beta_Portfolio มีข้อมูลข้างต้น

แต่ดูเหมือนจะไม่ได้ผล

ความช่วยเหลือใด ๆ ที่จะได้รับการชื่นชม!

Answer 1

ปัญหาคือว่าคุณlistโทรสุนทรีย์เอาท์พุทของภายในรายการที่เป็นรายการที่มีองค์ประกอบหนึ่งของชั้นเรียนcoeftest สิ่งที่คุณต้องการแทนที่จะเป็นรายการที่มีสถิติแต่ละบุคคลที่ผลิตโดยcoeftest coeftestดังนั้นคุณสามารถใช้as.listแทน:

Sample_Beta_Portfolio_Final[, as.list(coeftest(lm(ExcessReturn~1), 
                                               vcov=NeweyWest(lm(ExcessReturn~1), 
                                                              lag=12))),
                            by=c("PrevMonth")]

ปัญหาเกี่ยวกับวิธีนี้คือมันจะตั้งชื่อผลลัพธ์ของคุณไม่ถูกต้องเนื่องจากas.listทำให้dimnamesไฟล์. อีกทางเลือกหนึ่งคือการเขียนfitฟังก์ชันที่เปลี่ยนชื่อรายการผลลัพธ์

ขั้นแรกให้โหลดไลบรารีและข้อมูล:

library(data.table)
library(sandwich)
library(lmtest)

dat = fread("PrevMonth -Portfolio   ExcessReturn
196306-Portfolio 1 -0.3035362
196306-Portfolio 10    -1.250766
196306-Portfolio 2 1.08474287
196306-Portfolio 3 -0.628247
196306-Portfolio 4 -0.2490027
196306-Portfolio 5 0.47310531
196306-Portfolio 6 0.36409036
196306-Portfolio 7 -0.8392494
196306-Portfolio 8 -0.5734843
196306-Portfolio 9 -1.9914358
196306-Portfolio LS    -0.9472298
196307-Portfolio 1 3.29524841
196307-Portfolio 10    6.47879571
196307-Portfolio 2 2.8880775
196307-Portfolio 3 4.35083011
196307-Portfolio 4 4.2523679
196307-Portfolio 5 4.30965798
196307-Portfolio 6 4.68137361
196307-Portfolio 7 4.34311633
196307-Portfolio 8 7.04824776
196307-Portfolio 9 7.35395871
196307-Portfolio LS    3.18354731
196308-Portfolio 1 -0.4837659
196308-Portfolio 10    -0.8704307
196308-Portfolio 2 -1.8642527")

จากนั้นกำหนดfitฟังก์ชันและนำไปใช้กับแต่ละกลุ่ม:

fit = function(x) {
  m = lm(ExcessReturn~1, x)
  v = NeweyWest(m, lag=12)
  ct = coeftest(m, vcov=v)
  out = as.list(ct)
  names(out) = dimnames(ct)[[2]]
  out[["r2"]] = summary(m)$r.squared
  out
}

dat[, fit(.SD), by="PrevMonth"]

#>           PrevMonth   Estimate Std. Error   t value     Pr(>|t|) r2
#> 1: 196306-Portfolio -0.4419102  0.1596251 -2.768425 1.984085e-02  0
#> 2: 196307-Portfolio  4.7441110  0.2203860 21.526374 1.044449e-09  0
#> 3: 196308-Portfolio -1.0728164  0.1614823 -6.643553 2.191480e-02  0

โปรดทราบว่าสิ่งนี้จะทำให้เกิดคำเตือนเนื่องจากคุณระบุความล่าช้ามากกว่าที่มีการสังเกตในแต่ละกลุ่ม