R: тест Дурбина Уотсона с результатом NA

Question

Я пытаюсь измерить корреляцию между исторической ценой акций и индексом, используя критерий Дурбина Уотсона в R.

Это то, что я сделал до сих пор:

data <- read.xlsx("data.xlsx", colNames = TRUE, detectDates = TRUE)
data
head(data)
data$X1 <- as.Date(data$X1)

bbva <- xts(data$BBVA, data$X1)
ibex <- xts(data$IBEX, data$X1)

ldbbva <- diff(log(bbva))
ldibex <- diff(log(ibex))

Здесь я заполняю некоторые значения NA.

mean <- mean(ldbbva, na.rm = TRUE) 
ldbbva[is.na(ldbbva)] <- mean

mean <- mean(ldibex, na.rm = TRUE) 
ldibex[is.na(ldibex)] <- mean

И я делаю регресс

regression <- lm(ldibex ~ ldbbva)

Если мы посмотрим на ldibex (например), мы можем увидеть что-то вроде этого:

                    [,1]
2010-01-04 -0.0001060206
2010-01-05  0.0048708104
2010-01-06  0.0014819410
2010-01-07 -0.0046086970
2010-01-08 -0.0002712618
2010-01-11 -0.0073027658

Но когда я пытаюсь запустить тест dwtest(regression)это вывод:

    Durbin-Watson test

data:  regression
DW = NA, p-value = NA
alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0

Я уже заполнил все значения NA, поэтому я не понимаю, почему это NA,

Answer 1

Существует проблема с использованием xts объект с тестом Дурбина-Ватсона. Попробуйте преобразовать ваши данные в числовой вектор:

ldbbva <- as.numeric(diff(log(bbva)))
ldibex <- as.numeric(diff(log(ibex)))

Я надеюсь, что это помогает!