Jak obliczyć ważone średnie ruchome w programie Excel za pomocą wykładniczej wygładzania. Analiza danych dla manekinów, wydanie drugie. Wynalazek wyrównywania w programie Excel oblicza średnią ruchomą. Wyrównywanie wykładnicze wyważa jednak wartości zawarte w obliczeniach średniej ruchomej, większy wpływ na przeciętne obliczenia i stare wartości mają mniejszy efekt Ważenie to osiąga się za pomocą stałej wygładzania. Aby zilustrować, jak działa narzędzie Exponential Smoothing, załóżmy, że ponownie spoglądasz na średnie dzienne informacje o temperaturze. Aby obliczyć ważone średnie ruchome przy użyciu wygładzania wykładniczego, wykonaj następujące kroki. Aby obliczyć wyekstrahowaną gładką średnią ruchów, kliknij kartę Dane na karcie polecenia analizy danych. Gdy program Excel wyświetli okno dialogowe Analiza danych, wybierz element Wyrównań Wyrównywszy z listy, a następnie kliknij przycisk OK. Excel wyświetla okno Wyrównywanie Wyrównywanie. Zidentyfikuj dane. Jeśli określisz t dane, dla których chcesz obliczyć wysoce ruchomą średnią, kliknij w polu tekstowym Zakres wejściowy Następnie określ zakres danych wejściowych, wpisując adres zakresu arkusza roboczego lub wybierając zakres arkusza Jeśli zakres wprowadzania zawiera etykietę tekstową, aby zidentyfikować lub opisać swoje dane, zaznacz pole wyboru Etykiety. Zapewnia stałą wygładzania. Wpisz wartość stałą wygładzania w polu tekstowym Współczynnik tłumienia Plik Pomocy programu Excel sugeruje użycie stałej wygładzania między 0 2 i 0 3 Przypuszczalnie, jeśli używasz tego narzędzia, masz własne pomysły, co to jest poprawna stała wygładzania Jeśli nie masz pojęcia o stałej wygładzania, być może nie musisz używać tego narzędzia. Graf Excel, gdzie umieścić wykładniczo wyostrzone średnie ruchome dane. Użyj Pole tekstowe Zakres wyjściowy, aby zidentyfikować zakres arkuszy, na który chcesz umieścić średnie ruchome dane W przykładowym arkuszu roboczym, przykładasz średnie ruchome dane do arkusza roboczego zakres B2 B10. Opcjonalnie Wykres geometrycznie wygładzone dane. Aby wyznaczyć wysoce wyrafinowane dane, zaznacz pole wyboru Wyjście wykresu. Opcjonalne Zaznacz, czy chcesz wyliczyć standardowe informacje o błędach. Aby obliczyć błędy standardowe, zaznacz pole wyboru Standardowe błędy. Excel umieści standardowe wartości błędów obok wykładniczo wyważonych wartości średniej ruchome. Po zakończeniu określasz, jakie ruchome średnie informacje chcesz obliczyć i gdzie chcesz to umieścić, kliknij przycisk OK. Excel oblicza średnią ruchomej. Zdefiniuj jako zmienność zmiennej rynkowej w dniu n, jak szacuje się na koniec dnia n-1 Współczynnik wariancji jest kwadratem zmienności, w dniu n. Spój na wartość zmiennej rynkowej na koniec dnia i jest Stale zwielokrotniona stopa zwrotu w ciągu dnia i pomiędzy końcem poprzedniego dnia tj. i-1 i koniec dnia i jest wyrażona jako. Następnie, przy użyciu standardowego podejścia do szacowania z danych historycznych, użyjemy najnowszych obserwacji m, aby obliczyć nieobciążony estymator wariancji. Gdzie średnia jest następna. Przyjmijmy i zastosuj maksymalne prawdopodobieństwo oszacowania współczynnika odchylenia. zastosowano równe wagi do wszystkich, więc definicja powyżej jest często określana jako równoważona szacunkiem niestabilności. Wcześniej stwierdziliśmy, że naszym celem jest oszacowanie obecnego poziomu zmienności, dlatego należy nadać wyższe wagi ostatnie dane niż starsze W tym celu niech s wyrazi ważoną estymację wariancji w następujący sposób: jest to ciężar ciężaru przypisany obserwacji i-dni temu. Więc, aby nadać większą wagę do ostatnich obserwacji. W długiej średniej wariancji. Możliwe rozszerzenie idei powyżej zakłada się, że istnieje średnia wariancja długoterminowa i że powinna być nadana pewien ciężar. Model powyżej jest znany jako model ARCH m, zaproponowany przez Engle w 1994.EWMA jest szczególnym przypadkiem równania powyżej W tym przypadku , robimy to tak, aby odważniki zmiennego spadały wykładniczo, kiedy wracamy przez czas. W przeciwieństwie do wcześniejszej prezentacji, EWMA zawiera wszystkie wcześniejsze uwagi, ale z uporczywymi spadającymi wagami w całym czasie. Następnie stosujemy sumę ciężarów takich że są one równe jedności. Jednak wartość ta. Now łączą te terminy z powrotem do równania Dla oszacowania. W większym zbiorze danych, jest wystarczająco mały, aby być ignorowane z równania. Podejście EWMA ma jedną atrakcyjną cechą to wymaga stosunkowo niewielkich ilości danych przechowywanych Aby zaktualizować nasze oszacowania w dowolnym momencie, potrzebujemy tylko wcześniejszego oszacowania współczynnika wariancji i najnowszej wartości obserwacji. Drugim celem EWMA jest śledzenie zmian niestabilności W przypadku małych wartości ostatnie obserwacje wpływają na szybciej oszacuj Prognoza zmienia się powoli w oparciu o ostatnie zmiany w zakresie zwrotu zmiennej bazowej. Baza danych RiskMetrics opracowana przez firmę JP Morgan i udostępniana do publicznej wiadomości wykorzystuje EWMA do aktualizacji codziennej zmienności. WAŻNE Formuła EWMA nie przyjąć średnią długookresową wariancję W ten sposób pojęcie "zmienności" nie jest rejestrowane przez EWMA Modele ARCH GARCH są lepiej dostosowane do tego celu. A Drugim celem EWMA jest śledzenie zmian w zmienności, a więc w przypadku małych wartości, ostatnie obserwacje mają wpływ na szybką ocenę, a dla wartości zbliżonych do jednego, szacunkowa zmiana powoli do ostatnich zmian w wynikach zmiennej bazowej. Baza danych RiskMetrics przez JP Morgan i udostępnianego publicznie w 1994 r., wykorzystuje model EWMA do aktualizacji dziennej oceny zmienności Firma stwierdziła, że w wielu zmiennych rynkowych wartość ta daje prognozę wariancji, która jest najbardziej zbliżona do zrealizowanej różnicy wariancji w danym dniu obliczono jako średnio ważoną średnią w ciągu kolejnych 25 dni. Podobnie, aby obliczyć optymalną wartość lambda dla naszego zestawu danych, musimy obliczyć zrealizowaną zmienność w każdym punkcie Istnieje kilka metod, więc wybierz jeden Następny, obliczyć sumę kwadratowych błędów SSE między szacunkiem EWMA a zrealizowaną zmiennością Wreszcie zminimalizować SSE, zmieniając wartość lambda. jest największym wyzwaniem jest uzgodnienie algorytmu obliczania zrealizowanej zmienności Na przykład osoby z firmy RiskMetrics wybrały następny 25-dniowy obliczony współczynnik wariancji W Twoim przypadku można wybrać algorytm, który wykorzystuje dzienną objętość, HI LO i Ceny OPEN-CLOSE. Q 1 Czy możemy użyć EWMA do oszacowania lub prognozowania zmienności więcej niż jeden krok? Przedstawicielstwo EWMA w zmienności nie zakłada długoterminowej zmienności średniej, a zatem w przypadku każdego prognozowanego poziomu nie więcej niż jednego kroku, EWMA zwraca stałą wartość. Jeśli chodzi o duży zestaw danych, wartość ma niewielki wpływ na obliczoną wartość. Wracając do przodu, zamierzamy skorzystać z argumentu akceptowania zdefiniowanej przez użytkownika wartości początkowej niestabilności. Q 3 Co to jest relacja EWMA z ARCH GARCH Model. EWMA jest w zasadzie specjalną formą modelu ARCH o następującej charakterystyce. Kolejność ARCH jest równa rozmiarowi danych próbki. Ciężary są wykładniczo malejące w tempie w czasie. Q 4 Czy EWMA powraca do wartości średniej. NO EWMA nie ma terminu dla długoterminowej średniej wariancji, nie powraca do żadnej wartości. Q 5 Jaka jest prognoza wariancji dla horyzontu powyżej jednego dnia lub kolejnego kroku. Jak w Q1 funkcja EWMA zwraca stałą wartość równa jednokrotnej wartości szacunkowej. Q 6 Mam tygodniowe miesięczne dane roczne Której wartości należy użyć. Można nadal używać wartości 0 94 jako wartości domyślnej, ale jeśli chcesz znaleźć optymalną wartość, musisz ustawić aby rozwiązać problem optymalizacji w celu zminimalizowania SSE lub MSE między EWMA a zrealizowaną zmiennością. Sprawdź naszą lotność 101 tutorial w Poradach i wskazówkach na naszej stronie, aby uzyskać więcej szczegółów i przykładów. Q 7, jeśli moje dane nie mają zerowej wartości, jak mogę używać funkcji. Do teraz użyj funkcji DETREND, aby usunąć średnią z danych przed przekazaniem jej do funkcji EWMA. W przyszłości wydanie NumXL, EWMA automatycznie usunie średnią w Twoim imieniu. John C Options, Futures i Pozostałe pochodne Financial Times Prentice Hall 2003, str. 372-374, ISBN 1-405-8861 45. Hamilton, analiza serii czasowej JD Princeton University Press 1994, ISBN 0-691-04289-6.Teay, Ruey S Analiza serii czasów finansowych John Wiley SONS 2005, ISBN 0-471-690740.Related links. Calculate Historical Volatility using EWMA. Zaboczność jest najczęściej stosowaną miarą ryzyka Zmienność w tym sensie może być zmiennością historyczną obserwowaną z poprzednich danych lub mogłoby świadczyć o niestabilności obserwowanej z cen rynkowych instrumentów finansowych. Zmienność historyczna można obliczyć na trzy sposoby, a mianowicie. Sypelność lotnicza. Średnia ważona średniej ruchliwości EWMA. Jedną z głównych zalet EWMA jest to, że przynosi ona większą wagę do ostatnich zwrotów przy obliczaniu zwrotu. W tym artykule przyjrzymy się jak zmienność jest obliczana za pomocą EWMA. rozpoczęła się. Step 1 Oblicz dzienne zwroty z serii cen. Jeśli spojrzymy na ceny akcji, możemy obliczyć dzienne zwroty logarytmalne, stosując wzór ln P i P i -1, gdzie P oznacza każdego dnia s zamykamy cenę akcji Musimy użyć logiki naturalnej, ponieważ chcemy, aby zyski były ciągle skomplikowane Teraz będziemy mieć codzienne zyski na całą serię cen. Czynność 2 Spokój zwrotów. Następnym krokiem jest wzięcie kwadratu długich zwrotów jest w rzeczywistości obliczaniem prostej wariancji lub zmienności reprezentowanej przez poniższą formułę. Tutaj u oznacza zwroty, a m oznacza liczbę dni. Krok 3 Przyznaczyć ciężary. Zastąpić odważniki tak, aby ostatnie zwroty miały wyższą wagę, a starsze powroty mają mniejszy ciężar Do tego potrzebny jest czynnik o nazwie Lambda, czyli stała wygładzania lub trwały parametr. Ciężary są przypisane jako 1- 0 Lambda musi być mniejsze niż 1 Metryka ryzyka używa lambda 94 Pierwszą wagą będzie 1-094,6, druga waga będzie wynosić 6 0 94 5 64 itd. W EWMA wszystkie wagi sumują się do 1, jednakże maleją ze stałą proporcją. Krok 4 Powtórzenia wielokrotności - do kwadratu w stosunku do ciężarków. Etap 5 Przyjmij sumę R 2 w. To jest fina l wariancja EWMA Zmienność będzie pierwiastkiem kwadratowym wariancji. Poniższy zrzut pokazuje kalkulacje. Powyższy przykład, który widzieliśmy to podejście opisane przez RiskMetrics Uogólnioną formę EWMA można przedstawić jako następującą formułę rekurencyjną.
No comments:
Post a Comment