完全缺失列的 VaR 计算

我需要计算股票收益的滚动 VaR。从这篇文章：使用rollapply函数使用R进行VaR计算 https://stackoverflow.com/questions/25045612/using-rollapply-function-for-var-calculation-using-r/25047068#25047068，我知道具有完整缺失案例的列将给出错误。但由于不同公司的股票收益的开始日期和结束日期不同，因此当数据从长格式转换为宽格式时，会产生缺失值。可以仅使用没有缺失值的行来完成估计，但这会导致严重的数据丢失。因此，是否有任何方法可以对具有完整缺失值的列执行计算，并且对于缺失的列，获得输出“NA”。这就是我所做的：

library(PerformanceAnalytics)
data(managers)
VaR(managers, p=.95, method="modified")

它执行所需的计算，但当我尝试使用前 60 行“HAM6”列完全丢失时

managers2<-managers[1:60,]
VaR(managers2, p=.95, method="modified")

我收到以下错误：

Error in dimnames(cd) <- list(as.character(index(x)), colnames(x)) :
'dimnames' applied to non-array

我知道该错误是由于缺少“HAM6”列造成的，但是有没有办法保留缺少的列并获得“HAM6”的输出“NA”，而不是删除“HAM6”列？我已经尝试了大多数可用于处理缺失值的方法，但找不到任何合适的解决方案。任何帮助深表感谢。

Use apply(managers,2,...)检查整列是否是NA如下：

apply(managers2,2,function(x){
  if(!all(is.na(x))){
    return(as.numeric(VaR(x, p=.95, method="modified")))
  } else {
    return(NA)
  }
})

Result:

VaR calculation produces unreliable result (inverse risk) for column: 1 : -0.00354267287759942
       HAM1        HAM2        HAM3        HAM4        HAM5        HAM6 EDHEC LS EQ    SP500 TR   US 10Y TR    US 3m TR 
-0.03212244 -0.03698665 -0.04403660 -0.08093557 -0.12635656          NA -0.02275816 -0.06886077 -0.02510378          NA

该警告指的是US 3m TR。这就是有一个原因NA