Eksplorowanie ważnych średnich ruchów. Rolność jest najczęstszą miarą ryzyka, ale w kilku smakach W poprzednim artykule pokazano, jak obliczyć prostą zmienność historyczną Aby przeczytać ten artykuł, patrz Używanie zmienności w celu oceny przyszłego ryzyka Korzystaliśmy z Google rzeczywiste dane o cenach akcji w celu obliczenia dziennej zmienności w oparciu o 30 dni danych o zapasach W tym artykule poprawimy prostą lotność i omówimy średnią ruchliwą średnią ruchową EWMA Historical Vs Implied Volatility Po pierwsze, niech ta metryka zostanie nieco perspektywy Istnieją dwie szerokie podejście historyczne i domniemane lub ukryte zmienność Podejście historyczne zakłada, że przeszłość jest prologiem mierzymy historię w nadziei, że jest to predykcyjne Zanieczyszczona zmienność z drugiej strony ignoruje historię, którą rozwiązuje za niestabilnością wynikającą z cen rynkowych Ma nadzieję, że rynek najlepiej wie, i że cena rynkowa zawiera, nawet jeśli w sposób dorozumiany, konsensusową ocenę lotności Jeśli chodzi o powiązane czytanie, patrz Użycie i ograniczenia zmienności. Jeśli skoncentrujemy się na trzech historycznych podejściach po lewej stronie powyżej, mają one dwa kroki wspólnie. Oblicza serie okresowych powrotów. Zastosuj schemat ważenia. Przede wszystkim obliczymy okresowy zwrot To zazwyczaj seria dziennych zwrotów, w których każdy zwrot jest wyrażany w ciągle złożonych terminach Za każdy dzień przyjmujemy naturalny dziennik stosunku cen akcji, tj. dzisiejszej ceny podzielonej przez cenę wczoraj i tak dalej. cykl codziennych zwrotów, od ui do u im w zależności od liczby dni m dni, które są mierzone. Jest to, że stajemy się drugim krokiem W tym miejscu trzy podejścia różnią się w poprzednim artykule Używając lotności w celu oceny przyszłego ryzyka, wykazaliśmy, że pod kilka akceptowalnych uproszczeń, prosta wariacja jest średnią z kwadratów returns. Notice, że to sumuje każdego z okresowych zwrotów, a następnie dzieli się na sumę przez liczbę dni lub obserwacji m tak, to naprawdę jus t średnio kwadratowych zwrotów okresowych Innymi słowy, każdy kwadrat zwraca otrzymuje równą wagę Więc jeśli alfa a jest ważącym czynnikiem konkretnie 1 m, to prosta wariacja wygląda tak: EWMA poprawia się na prostej odmianie słabość tego podejścia polega na tym, że wszystkie zyski przynoszą taką samą wagę Wczoraj niedawny zwrot nie ma większego wpływu na wariancję niż zwrot zeszłego miesiąca Ten problem został rozwiązany przy użyciu średniej ruchomej EWMA ważnej wykładniczo, w której większe zwroty mają większą wagę na wariancie. Grupa ważona średniej ruchomej EWMA wprowadza lambda, która nazywa się parametrem wygładzania Lambda musi być mniejsza niż jeden W tym warunku, zamiast równej wagi, każdy z kwadratów zwrotu jest ważony przez mnożnik w następujący sposób. Na przykład RiskMetrics TM, spółka zarządzająca ryzykiem finansowym, skłania się do lambda w wysokości 0 94 lub 94 W tym przypadku pierwszy okres ostatniego kwartału jest ważony 1: 0 94 94 0 6 n przyrost kwadratowy zwrotu jest po prostu lambda-wielokrotnością poprzedniej wagi w tym przypadku 6 pomnożonej przez 94 5 64 a trzeci dzień poprzedni jest równy wagi 1-0 94 0 94 2 5 30. co oznacza znaczenie wykładnicze w każdej wadze EWMA jest stałym mnożnikiem, tj. lambda, który musi być mniejszy niż jeden z wagi poprzedniego dnia To zapewnia wariancję, która jest ważona lub stronnicza w kierunku najnowszych danych Aby dowiedzieć się więcej, sprawdź arkusz programu Excel dla Google Zmienność Różnica między po prostu zmiennością a EWMA dla Google jest pokazany poniżej. Niewielka zmienność skutecznie waży każdy zwrot okresowy 0 196, jak pokazano w kolumnie O, mieliśmy dwa lata dziennych danych o cenie akcji, czyli 509 dziennych zwrotów i 1 509 0 196. Ale zauważ, że kolumna P przypisuje waga 6, potem 5 64, potem 5 3 i tak dalej To jest jedyną różnicą między prostą odchyleniem a EWMA. Pamiętaj, że po sumie całej serii w kolumnie Q mamy wariancję, która jest kwadratem odchylenia standardowego If chcemy zmienności, musimy Pamiętaj, aby ustalić pierwiastek kwadratowy tej odmienności. Jaka jest różnica w codziennej zmienności wariancji i EWMA w przypadku Google To jest znaczące Prosta zmiana dała nam dzienną zmienność na poziomie 2 4, ale EWMA dała dzienną zmienność tylko 1 4 zobacz arkusz kalkulacyjny szczegóły Najwyraźniej zmienność Google osiedliła się niedawno dlatego, prosta wariacja może być sztucznie wysoka. jodaj wariacja jest funkcją wariancji Pior Day s Widzimy, że musimy obliczyć długi szereg wykładniczy spadając wagi Nie wygrałem tu matematyki, ale jedna z najlepszych cech EWMA polega na tym, że cała seria konwencjonalnie redukuje się do formuły rekurencyjnej. Zwykła oznacza, że dzisiejsze odchylenia od wariancji są funkcją wariancji poprzedniego dnia znajdź tę formułę również w arkuszu kalkulacyjnym i daje dokładnie taki sam wynik, jak obliczenia długoterminowe Mówi, że wariancja Dzisiejsza w EWMA jest równa wariancji wczorajszej ważności ważonej lambda plus wczoraj ss kwarcowy powrót zważony o jeden minus lambda Zwróć uwagę, jak po prostu dodajemy dwa warianty wczorajsze ważone wariancje i wczoraj ważone, kwadratowe powrót. Nawet tak, lambda jest naszym parametrem wygładzania Wyższa lambda, np. RiskMetric s 94 wskazuje na wolniejszy zanik w serii - w kategoriach względnych będziemy mieli więcej punktów danych w serii i będą spadać wolniej Z drugiej strony, jeśli zmniejszymy lambda, wskazujemy wyższy zanik wagi spadają szybciej i, jako bezpośredni wynik szybkiego zaniku, wykorzystuje się mniej punktów danych W arkuszu kalkulacyjnym lambda jest wejściem, dzięki czemu można eksperymentować z jego wrażliwością. Zmienność miesięczna to chwilowe odchylenie standardowe zasobów i najczęstszych miar ryzyka Jest to również pierwiastek kwadratowy wariancji Możemy zmierzyć wariancję historyczną lub implikowaną implikowaną zmienność Podczas pomiaru historycznego najłatwiejsza metoda to prosta wariacja Ale słabość z prostą odmianą jest taka, że wszystkie zwroty są takie same osiem Więc musimy stawić czoła klasycznemu kompromisowi, zawsze chcemy więcej danych, ale im więcej danych, tym bardziej nasze obliczenia są rozcieńczane dalekimi mniej istotnymi danymi. Średnia geometryczna średniej ruchomej EWMA poprawia się na prostej odmianie, przypisując odważniki do okresowych zwrotów to możemy zarówno użyć dużego rozmiaru próbki, jak i większej wagi do najnowszych wyników. Aby obejrzeć film instruktażowy na ten temat, odwiedź turbinę Bionic. A ankieta przeprowadzona przez Biuro Statystyki Stanów Zjednoczonych w Stanach Zjednoczonych w celu pomiaru wolnych miejsc pracy Zbiera dane od pracodawców. Maksymalna kwota, jaką Stany Zjednoczone mogą pożyczać utworzony na podstawie drugiej ustawy o obligacjach skarbowych. Stopa procentowa, w jakiej instytucja depozytowa pożycza fundusze utrzymywane w Rezerwie Federalnej do innej instytucji depozytowej.1 Statystyczna metoda rozproszenia rentowności dla danego indeksu bezpieczeństwa lub rynku Zmienność może być mierzona. Akt, jaki Kongres Stanów Zjednoczonych zdał w 1933 r. Jako ustawa o bankowości, która zabraniała bankom komercyjnym udziału w inwestycji. Płace nieobowiązkoweNarzędzia odnosi się do każdej pracy poza gospodarstwami domowymi, prywatnymi domami i sektorem non-profit US Bureau of Labor. GARCH and EWMA.21 Maj 2010 przez David Harper, CFA, FRM, CIPM. AIM Porównanie, kontrast i obliczanie podejść parametrycznych i nieparametrycznych do szacowania zmienności warunkowej Włącznie z G ARCH APPROACH Wraz z EXPONENTIAL SMOOTHING EWMA. Exponential wygładzanie parametryczne parametryczne. Modern metody przynoszą więcej wagi na najnowsze informacje Oba EWMA i GARCH więcej wagi na najnowsze informacje Ponadto, jak EWMA jest szczególnym przypadkiem GARCH, zarówno EWMA jak i GARCH wykorzystują wyrównanie wygładzania. GARCH p, q, a zwłaszcza GARCH 1, 1.GARCH p, q jest ogólnym, autoregresywnym, warunkowym modelem heteroskedastycznym. Kluczowe aspekty obejmują. Zmienność lub zmienność jutra AR jest z regresją, wariancja zależy od wariantu wariantu Wariant bezwarunkowy nie byłby zależny od wariancji dzisiejszej. Różnice Heteroskedastic H nie są stałe, przepływają w czasie. GARY traci na lagowych lub historycznych terminach Zlokalizowane warianty są albo wariancją, albo kwadratowymi. GARCH p, q zmienia regresje na p kwadratowe zwroty i q wariancje Zatem GARCH 1, 1 opóźnienia lub regresy w ostatnim Iod s kwadratowy powrót to znaczy tylko 1 zwrotu i ostatnia okresowa wariancja tj. tylko 1 wariancja GARCH 1, 1 podane przez następujące równanie Te same GARCH 1, 1 wzór może być podany z parametrami greckimi Hull pisze to samo GARCH równanie jako pierwszy termin gVL jest ważna ponieważ VL jest średnią wariancją długoterminową Dlatego też gVL jest produktem, który jest ważoną średnią wariancją długoterminową Model GARCH 1, 1 rozwiązuje wariancję wariancji w zależności od trzech zmiennych poprzedniej wariancji, poprzedniego 2 i długotrwała odchylenie Trwałość jest cechą osadzoną w modelu GARCH Wskazówka W powyższych formach trwałość jest bc lub alpha-1 beta Persistence odnosi się do szybkości lub powolności wariancji do zwrotu lub zaniku do jego długoterminowej średniej Wysoka wytrwałość równa się powolnym rozpad i powolna regresja w kierunku średniej niskiej trwałości równa się szybkiemu zaniku i szybkiemu odwróceniu się do średniej Wytrzymałość 1 0 nie implikuje żadnej średniej rewersji Trwałość mniejsza niż 1 0 implikuje powrót do mea n, gdzie niższe wytrwałość implikuje większe odwrócenie się do średniej wskazówki Jak wyżej, suma ciężarów przypisanych do opóźnionej wariancji i opóźnionego wzrostu kwadratowego jest trwałością bc persistence Wysoka wytrwałość większa niż zero, ale mniej niż jedna implikuje powolne odwrócenie się do średniej Jeśli jednak ciężary przypisane do opóźnionej wariancji i opóźnionego zwrotu zerowego są większe niż jeden, model nie jest stacjonarny Jeśli bc jest większy niż 1, jeśli bc 1 model jest niestacjonarny, a według Hulla niestabilny W takim przypadku, EWMA jest preferowana Linda Allen mówi o GARCH 1, 1.GARCH jest zarówno zwarty, jak stosunkowo proste i niezwykle dokładne modele GARCH przeważają w badaniach naukowych Wiele prób modelu GARCH próbowano, ale niewiele zostało ulepszonych w stosunku do oryginału. Model GARCH jest jego nieliniowością sic. Na przykład rozwiązać dla długoterminowej wariancji w GARCH 1,1 Zastanów się, że GARCH 1, 1 równanie poniżej Załóżmy, że parametr alfa 0 2. parametr beta 0 7 i. w omega jest 0 2, ale nie pomijaj omega 0 2 dla długoterminowej wariancji Omega jest produktem gamma i długoterminową odmianą Więc jeśli alpha beta 0 9, to gamma musi wynosić 0 1 Biorąc pod uwagę, że omega wynosi 0 2 , wiemy, że wariacja długoterminowa musi wynosić 2 0 0 2 0 1 2 0.GARCH 1,1 Różnica w zapisie tylko pomiędzy Hull i Allen. EWMA jest szczególnym przypadkiem GARCH 1,1 i GARCH 1,1 jest uogólnionym przypadek EWMA Najważniejszą różnicą jest to, że GARCH zawiera dodatkowy termin dla średniej rewersji, a EWMA brakuje średniej rewersji Oto jak otrzymujemy od GARCH 1,1 do EWMA Następnie pozwalamy 0 i bc 1, tak że powyższe równanie upraszcza do Jest to obecnie odpowiednik wzoru dla ważonej średnio ruchomej średniej EWMA W EWMA parametr lambda określa rozkładu lambda, który znajduje się w pobliżu jednej wysokiej lambda, z wolnym zanikiem. RiskMetricsTM Approach. RiskMetrics jest markową formą wykładniczo ważonego ruchu średnie podejście EWMA Optymalna teoretyczna lambda różni się w zależności od klasy aktywów, ale t ogólny optymalny parametr użyty przez RiskMetrics wynosi 0 94 W praktyce RiskMetrics wykorzystuje tylko jeden współczynnik zaniku dla wszystkich serii 0 94 dla danych dziennych 0 97 dla miesięcznych miesięcy danych zdefiniowanych jako 25 dni handlowych Technicznie, modele dzienne i miesięczne są niespójne Jednak, są łatwe w obsłudze, przybliżają zachowanie rzeczywistych danych i są one solidne w przypadku błędnego opisu Uwaga GARCH 1, 1, EWMA i RiskMetrics są parametryczne i rekursywne. Ewma. EWMA jest technicznie nieskończona, ale nieskończona seria elegancko zmniejsza się do formy rekurencyjnej. Zalety i wady MA tj. STDEV vs GARCH. GARCH szacowania mogą dostarczyć szacunków, które są bardziej dokładne niż MA. Graphical streszczenie metod parametrycznych, które przypisują większą wagę do ostatnich wyników GARCH EWMA. Summary Tips. GARCH 1, 1 jest uogólnieniem RiskMetrics, a odwrotnie, RiskMetrics jest ograniczony do przypadku GARCH 1,1, gdzie 0 i bc 1 GARCH 1, 1 są podane przez Trzy parametry to wagi a d należy sumować do jednej wskazówki Uważaj na pierwszą kadencję w wariancie GARCH 1, 1 omega gamma średnia długoterminowa wariacja Jeśli zostanie poproszony o wariancję, może być konieczne podzielenie ciężaru w celu obliczenia średniej wariancji Określ, kiedy i czy należy zastosować model GARCH lub EWMA w szacowaniu zmienności W praktyce współczynniki wariancji wydają się być zwyczajnym odwróceniem, model GARCH 1, 1 jest teoretycznie bardziej atrakcyjny niż model EWMA Pamiętaj, że to duża różnica GARCH dodaje parametr ważący średnią długookresową, a zatem zawiera średnie odwrócenie GARCH 1, 1 jest preferowany, chyba że pierwszy parametr jest ujemny, co implikuje, jeśli alfa beta 1 W tym przypadku GARCH 1,1 jest niestabilny, a EWMA preferowane Wyjaśnij, w jaki sposób szacunki GARCH mogą dostarczyć prognozy, które są bardziej dokładne Średnia ruchoma oblicza wariancję w oparciu o obserwujące się okno obserwacji, np. poprzednie dziesięć dni, poprzednie 100 dni dwa problemy z przecinkami MA. Ghosting z cechami charakterystycznymi wstrząsów niestabilności nagłe wzrosty są nagle włączane do metryki MA, a następnie, gdy okno końcowe przechodzi, są one gwałtownie spadały z obliczeń W związku z tym metryka MA przesunie się w stosunku do wybranego okna Długość informacji nie jest uwzględniona. Szacunki GARCH poprawiają te słabości na dwa sposoby. Niepomniane niedawne uwagi przypisywane są większymi wagami. Przeciwnie jest to zjawisko, ponieważ szok zmienności natychmiast wpłynie na szacunek, ale jego wpływ stopniowo zanika z czasem. Dodano, aby uwzględnić rewersję do średniej. Wyjaśnienie, jak wytrwałość jest związana z odwróceniem się do średniej. Biorąc pod uwagę równanie GARCH 1, 1 Trwałość jest podawana przez GARCH 1, 1 jest niestabilna, jeśli trwałość 1 Wytrzymałość 1 0 nie wskazuje na średnie odwrócenie A niska trwałość, np. 0 6 oznacza gwałtowne zanikanie i wysokie odchylenie do średniej GARCH Tip 1, 1 ma trzy wagi przypisane do trzech czynników ce jest sumą wag przypisanych zarówno do opóźnionej wariancji, jak i do tyłu z opóźnieniem. Drugi ciężar jest przypisywany do wariancji długoterminowej. Jeśli trwałość P i ciężar G przypisano do wariancji długoterminowej, to PG 1 Dlatego też, jeśli trwałość P wysokie, a następnie G oznacza rewersję jest niska trwała seria nie jest mocno znosząca, że wykazuje powolne zanikanie w kierunku średniej Jeśli P jest niska, to G musi być wysoka impersistent serii mocno oznacza odwrócić wykazuje szybki zanik w kierunku średniej Średnia, warunek bezwarunkowy w modelu GARCH 1, 1 jest podany przez wyjaśnienie, w jaki sposób systematycznie rabuje starsze dane EWMA i identyfikuje czynniki zaniku dziennego i miesięcznego RiskMetrics. Średnia ważona średnią ruchoma EWMA jest podana przez powyższy wzór to rekurencyjne uproszczenie prawdziwej serii EWMA co daje się w serii EWMA, każda masa przypisana do kwadratowych wartości zwrotu jest stałą proporcją poprzedniej wagi W szczególności lambda l jest stosunkiem pomiędzy sąsiadem g wag W ten sposób starsze dane są systematycznie dyskontowane Systematyczna dyskonta może być powolna lub gwałtowna, w zależności od lambda Jeśli lambda jest wysoka np. 99, to dyskontowanie jest bardzo stopniowe Jeśli lambda jest niska, np. 0, gwałtowny Współczynniki zaniku współczynnika ryzyka.0 94 dla danych na dobę.0 97 dla miesięcznego miesiąca danych zdefiniowanego jako 25 dni obrotowych. Wyjaśnij, dlaczego korelacje prognozowania mogą być ważniejsze niż prognozowanie zmienności Podczas pomiaru ryzyka portfela korelacje mogą być ważniejsze niż indywidualna zmienność instrumentu wariancja W związku z tym, w odniesieniu do ryzyka portfela, prognoza korelacji może być ważniejsza niż indywidualne prognozy zmienności Użyj GARCH 1, 1 do prognozowania zmienności oczekiwanej przyszłej różnicy w przedziałach czasowych jest podawana na przykład สมมติ, że obecna zmienność Okres estymacji n jest podany przez następujące równanie GARCH 1, 1 W tym przykładzie alfa jest wagą 0 1 przypisaną do poprzedniego kwadratu zwraca poprzedni powrót był równy 4, beta oznacza wagę 0 7 przypisaną do poprzedniej wariancji 0 0016 Jaka jest oczekiwana zmienność w przyszłości, w ciągu dziesięciu dni n 10 Po pierwsze rozwiązać dla długoterminowej wariancji Nie jest 0 00008 termin ten jest produktem wariancja i jej masa Ponieważ masa musi wynosić 0 2 1 - 0 1 -0 7, wariancja długoterminowa 0 0004 Po drugie, potrzebujemy aktualnego okresu wariancji n Jest to prawie dana nam powyżej Teraz możemy zastosować wzór do rozwiązania dla spodziewanej przyszłej wartości wariancji Jest to przewidywana zmienność, więc oczekiwana zmienność wynosi około 2 24 Zwróć uwagę, jak to działa Obecna zmienność wynosi około 3 69, a długoterminowa zmienność wynosi 2 10-dniowa projekcja przednia uchyla obecną szybkość bierniej do długoterminowej stopy procentowej. Prognoza lotności nieparametrycznej. Określona jako zmienność zmiennej rynkowej w dniu n, szacowana na koniec dnia n-1 Współczynnik wariancji jest kwadratem zmienności, w dniu n. Sp. zmiennej rynkowej na koniec dnia i jest Kontynuacja streszczona stopa zwrotu w ciągu dnia i pomiędzy końcem poprzedniego dnia, tj. i-1 i koniec dnia i jest wyrażona jako. Następnie, stosując standardowe podejście do szacowania danych historycznych, będziemy używać najnowszych obserwacji m w celu obliczenia bezstronny estymator wariancji. Gdzie jest średnia. Następna, niech przyjmiemy i użyjcie maksymalnego oszacowania prawdopodobieństwa współczynnika wariancji. Do tej pory zastosowaliśmy równe wagi do wszystkich, więc powyższa definicja jest często określana jako równość szacowana ważność. Przede wszystkim stwierdziliśmy, że naszym celem jest oszacowanie obecnego poziomu zmienności, dlatego warto wyznaczyć wyższe wagi do ostatnich danych niż starszych. W tym celu niech wyrażą ważoną estymatę wariancji w następujący sposób: jest to kwota wagi dającej obserwację i-dni temu. Wobec wyższej wagi do ostatnich obserwacji. Na podstawie średniej wariancji. Możliwe rozszerzenie powyższej idei to założenie, że istnieje średnia wariancja długoterminowa i że powinna ona być biorąc pod uwagę jakiś ciężar ove jest znany jako model ARCH m, zaproponowany przez firmę Engle w 1994.EWMA jest specjalnym przypadkiem powyższego równania W tym przypadku sprawiamy, że odważniki zmiennego spadku wykładniczo rosną wraz z czasem. W przeciwieństwie do wcześniejszej prezentacji , EWMA zawiera wszystkie wcześniejsze obserwacje, ale z uporczywymi spadającymi wagami w całym czasie. Następnie stosujemy sumę ciężarów tak, że równa jest jedności. Z wartości tej. Włączamy te terminy z powrotem do równania Dla oszacowania. Dla większego zbioru danych, jest on dostatecznie mały, aby go zignorować. Podejście EWMA ma jedną atrakcyjną cechę wymagającą stosunkowo niewielkich przechowywanych danych. Aby zaktualizować nasze szacunki w dowolnym momencie, potrzebujemy tylko wstępnego oszacowania współczynnika wariancji, a ostatnia wartość obserwacji. Drugim celem EWMA jest śledzenie zmian w zmienności W przypadku małych wartości, ostatnie obserwacje wpływają na szacunek w sposób szybki. W przypadku wartości zbliżonych do jednego, szacunki zmieniają się powoli na podstawie ponownego t zmiany w zakresie zwrotu zmiennej bazowej. Baza danych RiskMetrics opracowana przez firmę JP Morgan i udostępnia ją publicznie do użytku z EWMA w celu uaktualnienia dziennej zmienności. WAŻNE Formuła EWMA nie zakłada długiego przeciętnego poziomu odchylenia Tak więc pojęcie zmienności oznacza rewersja nie jest przechwytywana przez EWMA Modele ARCH GARCH są lepiej dostosowane do tego celu. Drugim celem EWMA jest śledzenie zmian w zmienności, a więc w przypadku małych wartości, niedawna obserwacja wpływa na ocenę w sposób szybki, a wartości zbliżone do jednego, szacunek zmienia się powoli do ostatnich zmian zwrotu zmiennej bazowej. Baza danych RiskMetrics opracowana przez firmę JP Morgan i udostępniana publicznie w 1994 r. używa modelu EWMA do aktualizowania dziennej oceny zmienności Firma stwierdziła, że w wielu zmiennych rynkowych, ta wartość daje prognozę wariancji, która przychodzi najbliżej zrealizowanej różnicy wariancji Ustalone wartości wariancji w danym dniu obliczono jako średnio ważona średnia 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 kwadratowe błędy SSE między szacunkiem EWMA a realną zmiennością Wreszcie zminimalizuj SSE, zmieniając wartość lambda. wszystkie proste Jest to największe wyzwanie polegające na uzgodnieniu algorytmu obliczania zrealizowanej zmienności Na przykład ludzie z firmy RiskMetrics wybrali kolejny 25-dniowy do obliczenia zrealizowanej różnicy wariancji W Twoim przypadku można wybrać algorytm, który wykorzystuje dzienną wielkość, HI LO i lub OTWIERANIE-zamykanie cen. Q 1 Czy możemy użyć EWMA do oszacowania lub prognozowania zmienności więcej niż jeden krok naprzód. Przedstawienie zmienności EWMA nie zakładają długoterminowej zmienności średniej, a zatem w przypadku każdego prognozowanego horyzontu poza jednym krokiem, EWMA zwraca stałą wartość. Dla dużego zbioru danych wartość ta ma niewielki wpływ na obliczoną wartość. G Jeśli chodzi o przyszłość, zamierzamy skorzystać z argumentu akceptowania zdefiniowanej przez użytkownika wartości początkowej niestabilności. Q 3 Co to jest relacja EWMA z ARCH GARCH Model. EWMA jest zasadniczo specjalną formą modelu ARCH, o następującej charakterystyce. Kolejność ARCH jest równy rozmiarowi danych próbki. Waga jest wykładniczo zmniejszana według stawki w czasie. Q 4 Czy EWMA powraca do wartości średniej. NO EWMA nie ma terminu dla średniej wariancji długoterminowej, dlatego nie powraca do żadnej wartości. Q 5 Jaka jest prognoza wariancji dla horyzontu powyżej jednego dnia lub kroku naprzód. Jak w Q1 funkcja EWMA zwraca stałą wartość równą wartości jednostopniowej wartości szacunkowej. Q 6 Mam tygodniowe miesięczne dane roczne Której wartości powinienem use. You może nadal używać wartości 0 94 jako wartości domyślnej, ale jeśli chcesz znaleźć optymalną wartość, musisz ustalić problem z optymalizacją w celu zminimalizowania SSE lub MSE między EWMA a realną zmiennością. Sprawdź naszą lotność w 101 tutorialu Porady i wskazówki na naszej stronie internetowej, aby uzyskać więcej informacji i np amples. Q 7, jeśli moje dane nie mają znaczenia zerowego, w jaki sposób mogę użyć tej funkcji. Następnie użyj funkcji DETREND, aby usunąć średnią z danych przed przekazaniem jej do funkcji EWMA. W przyszłości wydanie NumXL EWMA automatycznie usunie oznaczenie w Twoim imieniu. John C Opcje, kontrakty futures i inne pochodne Financial Times Prentice Hall 2003, str. 372-374, ISBN 1-405-886145. Hamilton, JD Time Series Analysis 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.
No comments:
Post a Comment