Пакет sophisthse предназначен для скачивания временных рядов с sophist.hse.ru. Пакет можно установить командами:
install.packages("devtools")
devtools::install_github("bdemeshev/sophisthse")Для новичков в R: Пакеты устанавливаются один раз, и каждый раз для скачанивания рядов выполнять эти команды совершенно ненужно :)
Подключаем пакет в паре с пакетом forecast.
library("sophisthse") # для скачивания данных
library("forecast") # графики временных рядов, ARIMA/ETS моделиЗагружаем нужный ряд и смотрим его начало для проверки, что всё загрузилось:
df <- sophisthse("WAG_Y")
head(df)## WAG_C_Y WAG_R_Y
## [1,] 58.7 100.00
## [2,] 220.4 92.00
## [3,] 472.4 66.24
## [4,] 790.2 70.21
## [5,] 950.2 73.51
## [6,] 1051.0 63.66Смотрим описание данных:
info <- sophisthse_metadata(df)
info## Source: local data frame [2 x 7]
##
## tsname unit fullname
## <chr> <chr> <chr>
## 1 WAG_C_Y рублей в месяц Средняя номинальная заработная плата (WAG_C_Y)
## 2 WAG_R_Y 1993=100 Индекс реальной зарплаты (WAG_R_Y)
## Variables not shown: methodology <chr>, source <chr>, comment <chr>, freq
## <dbl>.Достаём один из двух рядов и строим графики:
WAG_C_Y <- df[, 1]
ggtsdisplay(WAG_C_Y)
Можно заказать данные в формате zoo:
wagez <- sophisthse("WAG_Y", output = "zoo")
head(wagez)## WAG_C_Y WAG_R_Y
## 1993 58.7 100.00
## 1994 220.4 92.00
## 1995 472.4 66.24
## 1996 790.2 70.21
## 1997 950.2 73.51
## 1998 1051.0 63.66Или простого data.frame:
wagez <- sophisthse("GDPVA_Y", output = "data.frame")
head(wagez)## T GDPVA_T_Y GDPVA_GD_Y GDPVA_MS_Y GDPVA_NMS_Y GDPVA_FISIM_Y
## 2 1991 1.4 0.8 0.4 0.2 0.0
## 3 1992 19.0 9.4 8.4 1.6 -0.8
## 4 1993 171.5 82.3 59.5 19.9 -5.9
## 5 1994 610.7 285.5 221.3 79.8 -23.8
## 6 1995 1428.5 596.9 591.6 146.6 NA
## 7 1996 2007.8 855.1 777.6 200.7 NA
## GDPVA_NTX_Y
## 2 0.0
## 3 0.3
## 4 15.6
## 5 47.9
## 6 93.4
## 7 174.4Можно загрузить несколько одночастотных рядов сразу:
wgpd <- sophisthse(c("WAG_Y", "GDPVA_Y"))
head(wgpd)## WAG_C_Y WAG_R_Y GDPVA_T_Y GDPVA_GD_Y GDPVA_MS_Y GDPVA_NMS_Y
## [1,] NA NA 1.4 0.8 0.4 0.2
## [2,] NA NA 19.0 9.4 8.4 1.6
## [3,] 58.7 100.00 171.5 82.3 59.5 19.9
## [4,] 220.4 92.00 610.7 285.5 221.3 79.8
## [5,] 472.4 66.24 1428.5 596.9 591.6 146.6
## [6,] 790.2 70.21 2007.8 855.1 777.6 200.7
## GDPVA_FISIM_Y GDPVA_NTX_Y
## [1,] 0.0 0.0
## [2,] -0.8 0.3
## [3,] -5.9 15.6
## [4,] -23.8 47.9
## [5,] NA 93.4
## [6,] NA 174.4Полный список рядов хранится в встроенном наборе данных series_info
head(series_info)## Source: local data frame [6 x 8]
##
## table tsname freq unit
## <chr> <chr> <dbl> <chr>
## 1 POPNUM_Y POPNUM_Y 1 тыс.чел
## 2 POPFER_Y POPFER_Y 1 промилле
## 3 POPMOR_Y POPMOR_Y 1 промилле
## 4 UNEMPL_Y UNEMPL_Y 1 млн.чел
## 5 UNEMPL_Q UNEMPL_Q 4 млн.чел
## 6 UNEMPL_M UNEMPL_M 12 млн.чел
## Variables not shown: fullname <chr>, methodology <chr>, source <chr>,
## comment <chr>.Полный список рядов удобно глянуть в Rstudio:
View(series_info)Список актуальных доступных таблиц можно получить командой:
sophisthse_tables()## Some table names may not work.## On June 2016: MPP2 and TOPL_C do not work.## [1] "POPNUM_Y" "POPFER_Y" "POPMOR_Y"
## [4] "UNEMPL_Y" "UNEMPL_Q" "UNEMPL_M"
## [7] "UNEMPL_Y_SH" "UNEMPL_Q_SH" "UNEMPL_M_SH"
## [10] "EMPLDEC_Y" "EMPLDEC_Q" "EMPLDEC_M"
## [13] "GDPVA_EEA_Y" "GDPVA_Y" "GDPI_Y"
## [16] "GDPS_Y" "GDPVA_EEA_Y_DIRI" "GDPVA_Y_DIRI"
## [19] "GDPS_Y_DIRI" "GDP_Y_ID" "GDPEA_Q"
## [22] "GDP_Q_I" "BBR_EA_Y_I" "BBR_EA_Q_I"
## [25] "BBR_EA_M_I" "IP_EA_Y" "IP_EA_Q"
## [28] "IP_EA_M" "IP_CEA_Y" "IP_CEA_Q"
## [31] "IP_CEA_M" "IP_DEA_Y" "IP_DEA_Q"
## [34] "IP_DEA_M" "IP_EEA_Y" "IP_EEA_Q"
## [37] "IP_EEA_M" "IND_Y" "IND_Q_I"
## [40] "IND_M_I" "IND_Y_DIRI" "IMQ2_C"
## [43] "MQEN2" "MCLP2" "ECOG2"
## [46] "ENGC2" "MEEP2" "MMET2"
## [49] "OMAQ2" "IPDC2" "MFBT2"
## [52] "MTP2" "MWDD2" "MLPP2"
## [55] "MWWD2" "PPPR2" "PPRM2"
## [58] "CPPNF2" "CCPM2" "FARM2"
## [61] "MRP2" "MPP2" "MONMP2"
## [64] "BMPM2" "FMPEM2" "MEPM2"
## [67] "OMCM2" "EMAM2" "RTCEP2"
## [70] "MPOI2" "MPPOI2" "MVTST2"
## [73] "RTLR2" "MPF2" "NECM2"
## [76] "IEGW2" "IPCDE2" "PROM_C"
## [79] "ELEKTRO_C" "TEK_C" "TOPL_C"
## [82] "OILMIN_C" "OILREF_C" "GAZ_C"
## [85] "UGOL_C" "CHMET_C" "CVETMET_C"
## [88] "MASH_C" "CHIM_C" "LES_C"
## [91] "STR_C" "PISH_C" "LEG_C"
## [94] "MUK_C" "STEK_C" "AGR_Y_DIRI"
## [97] "AGR_Q_I" "AGR_M_I" "CNSTR_Y"
## [100] "CNSTR_Q" "CNSTR_M" "CONSTR_Y_DIRI"
## [103] "CONSTR_Q_I" "CONSTR_M_I" "CONSTR_Y_NAT"
## [106] "CONSTR_Q_NAT" "CONSTR_M_NAT" "TRP_Y_CARG"
## [109] "TRP_Q_CARG" "TRP_M_CARG" "TRP_Y_PASS_DIRI"
## [112] "TRP_Q_PASS_DIRI" "TRP_M_PASS_DIRI" "RTRD_Y"
## [115] "RTRD_Q_I" "RTRD_M_I" "RTRD_Y_DIRI"
## [118] "WAG_Y" "WAG_Q" "WAG_M"
## [121] "HHI_Y_DIRI" "HHI_Q_I" "HHI_M_I"
## [124] "INVFC_Y" "INVFC_Q" "INVFC_M"
## [127] "INVFC_Y_DIRI" "INVFC_Q_I" "INVFC_M_I"
## [130] "INVFOR_Y" "INVFOR_Q" "CPI_Y_CHI"
## [133] "CPI_Q_CHI" "CPI_M_CHI" "PPI_EA_Y"
## [136] "PPI_EA_Q" "PPI_EA_M" "PPI_Y_CHI"
## [139] "PPI_Q_CHI" "PPI_M_CHI" "CONI_Y_CHI"
## [142] "CONI_Q_CHI" "CONI_M_CHI" "CTI_Y_CHI"
## [145] "CTI_Q_CHI" "CTI_M_CHI" "M_Y"
## [148] "M_Q" "M_M" "GOV_Y"
## [151] "GOV_Q" "GOV_M" "FINMAR_Y"
## [154] "FINMAR_Q" "FINMAR_M" "FINENT_Y"
## [157] "FINENT_Q" "FINENT_M" "EX_Y"
## [160] "EX_Q" "EX_M" "IM_Y"
## [163] "IM_Q" "IM_M"