Gleitende Durchschnittliche Modellansichten

Ein RIMA steht für Autoregressive Integrated Moving Average Modelle. Univariate (Einzelvektor) ARIMA ist eine Prognosemethode, die die zukünftigen Werte einer Serie, die vollständig auf ihrer eigenen Trägheit basiert, projiziert. Seine Hauptanwendung liegt im Bereich der kurzfristigen Prognose mit mindestens 40 historischen Datenpunkten. Es funktioniert am besten, wenn Ihre Daten eine stabile oder konsistente Muster im Laufe der Zeit mit einem Minimum an Ausreißern zeigt. Manchmal nennt man Box-Jenkins (nach den ursprünglichen Autoren), ARIMA ist in der Regel überlegen exponentielle Glättung Techniken, wenn die Daten relativ lange und die Korrelation zwischen vergangenen Beobachtungen ist stabil. Wenn die Daten kurz oder stark flüchtig sind, kann eine gewisse Glättungsmethode besser ablaufen. Wenn Sie nicht über mindestens 38 Datenpunkte verfügen, sollten Sie eine andere Methode als ARIMA betrachten. Der erste Schritt bei der Anwendung der ARIMA-Methodik ist die Überprüfung der Stationarität. Stationarität impliziert, dass die Reihe auf einem ziemlich konstanten Niveau über Zeit bleibt. Wenn ein Trend besteht, wie in den meisten wirtschaftlichen oder geschäftlichen Anwendungen, dann sind Ihre Daten nicht stationär. Die Daten sollten auch eine konstante Varianz in ihren Schwankungen im Laufe der Zeit zeigen. Dies ist leicht zu sehen mit einer Serie, die stark saisonal und wächst mit einer schnelleren Rate. In einem solchen Fall werden die Höhen und Tiefen der Saisonalität im Laufe der Zeit dramatischer. Ohne dass diese Stationaritätsbedingungen erfüllt sind, können viele der mit dem Prozess verbundenen Berechnungen nicht berechnet werden. Wenn eine grafische Darstellung der Daten Nichtstationarität anzeigt, dann sollten Sie die Serie unterscheiden. Die Differenzierung ist eine hervorragende Möglichkeit, eine nichtstationäre Serie in eine stationäre zu transformieren. Dies geschieht durch Subtrahieren der Beobachtung in der aktuellen Periode von der vorherigen. Wenn diese Transformation nur einmal zu einer Reihe erfolgt, sagen Sie, dass die Daten zuerst unterschieden wurden. Dieser Prozess im Wesentlichen eliminiert den Trend, wenn Ihre Serie wächst mit einer ziemlich konstanten Rate. Wenn es mit steigender Rate wächst, können Sie das gleiche Verfahren anwenden und die Daten erneut differenzieren. Ihre Daten würden dann zweite differenziert werden. Autokorrelationen sind Zahlenwerte, die angeben, wie sich eine Datenreihe mit der Zeit auf sich bezieht. Genauer gesagt misst es, wie stark Datenwerte bei einer bestimmten Anzahl von Perioden auseinander über die Zeit miteinander korreliert werden. Die Anzahl der Perioden wird in der Regel als Verzögerung bezeichnet. Zum Beispiel misst eine Autokorrelation bei Verzögerung 1, wie die Werte 1 Periode auseinander über die gesamte Reihe miteinander korreliert sind. Eine Autokorrelation bei Verzögerung 2 misst, wie die Daten, die zwei Perioden voneinander getrennt sind, über die gesamte Reihe miteinander korrelieren. Autokorrelationen können im Bereich von 1 bis -1 liegen. Ein Wert nahe 1 gibt eine hohe positive Korrelation an, während ein Wert nahe -1 impliziert eine hohe negative Korrelation. Diese Maßnahmen werden meist durch grafische Darstellungen, sogenannte Korrelagramme, ausgewertet. Ein Korrelationsdiagramm zeigt die Autokorrelationswerte für eine gegebene Reihe bei unterschiedlichen Verzögerungen. Dies wird als Autokorrelationsfunktion bezeichnet und ist bei der ARIMA-Methode sehr wichtig. Die ARIMA-Methodik versucht, die Bewegungen in einer stationären Zeitreihe als Funktion der so genannten autoregressiven und gleitenden Durchschnittsparameter zu beschreiben. Diese werden als AR-Parameter (autoregessiv) und MA-Parameter (gleitende Mittelwerte) bezeichnet. Ein AR-Modell mit nur einem Parameter kann als geschrieben werden. X (t) A (1) X (t-1) E (t) wobei X (t) Zeitreihen A (1) der autoregressive Parameter der Ordnung 1 X (t-1) (T) der Fehlerterm des Modells Dies bedeutet einfach, dass jeder gegebene Wert X (t) durch eine Funktion seines vorherigen Wertes X (t-1) plus einen unerklärlichen Zufallsfehler E (t) erklärt werden kann. Wenn der geschätzte Wert von A (1) 0,30 betrug, dann wäre der aktuelle Wert der Reihe mit 30 seines vorherigen Wertes 1 verknüpft. Natürlich könnte die Serie auf mehr als nur einen vergangenen Wert bezogen werden. Zum Beispiel ist X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t) Dies zeigt an, dass der aktuelle Wert der Reihe eine Kombination der beiden unmittelbar vorhergehenden Werte ist, X (t-1) und X (t-2) zuzüglich eines Zufallsfehlers E (t). Unser Modell ist nun ein autoregressives Modell der Ordnung 2. Moving Average Models: Eine zweite Art von Box-Jenkins-Modell wird als gleitendes Durchschnittsmodell bezeichnet. Obwohl diese Modelle dem AR-Modell sehr ähnlich sind, ist das Konzept dahinter ganz anders. Bewegliche Durchschnittsparameter beziehen sich auf das, was in der Periode t stattfindet, nur auf die zufälligen Fehler, die in vergangenen Zeitperioden aufgetreten sind, dh E (t-1), E (t-2) usw. anstatt auf X (t-1), X T-2), (Xt-3) wie in den autoregressiven Ansätzen. Ein gleitendes Durchschnittsmodell mit einem MA-Begriff kann wie folgt geschrieben werden. X (t) - B (1) E (t-1) E (t) Der Begriff B (1) wird als MA der Ordnung 1 bezeichnet. Das negative Vorzeichen vor dem Parameter wird nur für Konventionen verwendet und in der Regel ausgedruckt Automatisch von den meisten Computerprogrammen. Das obige Modell sagt einfach, dass jeder gegebene Wert von X (t) direkt nur mit dem Zufallsfehler in der vorherigen Periode E (t-1) und mit dem aktuellen Fehlerterm E (t) zusammenhängt. Wie im Fall von autoregressiven Modellen können die gleitenden Durchschnittsmodelle auf übergeordnete Strukturen mit unterschiedlichen Kombinationen und gleitenden mittleren Längen erweitert werden. Die ARIMA-Methodik erlaubt es auch, Modelle zu erstellen, die sowohl autoregressive als auch gleitende Durchschnittsparameter zusammenführen. Diese Modelle werden oft als gemischte Modelle bezeichnet. Obwohl dies für eine kompliziertere Prognose-Tool macht, kann die Struktur tatsächlich simulieren die Serie besser und produzieren eine genauere Prognose. Pure Modelle implizieren, dass die Struktur nur aus AR oder MA-Parameter besteht - nicht beides. Die Modelle, die von diesem Ansatz entwickelt werden, werden in der Regel als ARIMA-Modelle bezeichnet, da sie eine Kombination aus autoregressiver (AR), Integration (I) verwenden, die sich auf den umgekehrten Prozess der Differenzierung bezieht, um die Prognose zu erzeugen. Ein ARIMA-Modell wird üblicherweise als ARIMA (p, d, q) angegeben. Dies ist die Reihenfolge der autoregressiven Komponenten (p), der Anzahl der differenzierenden Operatoren (d) und der höchsten Ordnung des gleitenden Mittelwerts. Beispielsweise bedeutet ARIMA (2,1,1), dass Sie ein autoregressives Modell zweiter Ordnung mit einer gleitenden mittleren Komponente erster Ordnung haben, deren Serie einmal differenziert wurde, um die Stationarität zu induzieren. Auswahl der richtigen Spezifikation: Das Hauptproblem in der klassischen Box-Jenkins versucht zu entscheiden, welche ARIMA-Spezifikation zu verwenden - i. e. Wie viele AR - und / oder MA-Parameter eingeschlossen werden sollen. Dies ist, was viel von Box-Jenkings 1976 dem Identifikationsprozeß gewidmet wurde. Es hing von der graphischen und numerischen Auswertung der Stichprobenautokorrelation und der partiellen Autokorrelationsfunktionen ab. Nun, für Ihre grundlegenden Modelle, ist die Aufgabe nicht allzu schwierig. Jeder hat Autokorrelationsfunktionen, die eine bestimmte Weise aussehen. Allerdings, wenn Sie gehen in der Komplexität, die Muster sind nicht so leicht zu erkennen. Um es schwieriger zu machen, stellen Ihre Daten nur eine Probe des zugrundeliegenden Prozesses dar. Das bedeutet, dass Stichprobenfehler (Ausreißer, Messfehler etc.) den theoretischen Identifikationsprozess verzerren können. Daher ist die traditionelle ARIMA-Modellierung eher eine Kunst als eine Wissenschaft.2.1 Gleitende Durchschnittsmodelle (MA-Modelle) Zeitreihenmodelle, die als ARIMA-Modelle bekannt sind, können autoregressive Begriffe und / oder gleitende Durchschnittsterme enthalten. In Woche 1 erlernten wir einen autoregressiven Term in einem Zeitreihenmodell für die Variable x t ist ein verzögerter Wert von x t. Beispielsweise ist ein autoregressiver Term der Verzögerung 1 x t-1 (multipliziert mit einem Koeffizienten). Diese Lektion definiert gleitende Durchschnittsterme. Ein gleitender Durchschnittsterm in einem Zeitreihenmodell ist ein vergangener Fehler (multipliziert mit einem Koeffizienten). Es sei n (0, sigma2w) überschritten, was bedeutet, daß die wt identisch unabhängig voneinander verteilt sind, jeweils mit einer Normalverteilung mit dem Mittelwert 0 und der gleichen Varianz. Das durch MA (1) bezeichnete gleitende Durchschnittsmodell der 1. Ordnung ist (xt mu wt theta1w) Das durch MA (2) bezeichnete gleitende Durchschnittsmodell der zweiten Ordnung ist (xt mu wt theta1w theta2w) Das gleitende Mittelmodell der q-ten Ordnung , Mit MA (q) bezeichnet, ist (xt mu wt theta1w theta2w dots thetaqw) Hinweis. Viele Lehrbücher und Softwareprogramme definieren das Modell mit negativen Vorzeichen vor den Begriffen. Dies ändert nicht die allgemeinen theoretischen Eigenschaften des Modells, obwohl es die algebraischen Zeichen der geschätzten Koeffizientenwerte und (nicht quadrierten) Ausdrücke in Formeln für ACFs und Abweichungen umwandelt. Sie müssen Ihre Software überprüfen, um zu überprüfen, ob negative oder positive Vorzeichen verwendet worden sind, um das geschätzte Modell korrekt zu schreiben. R verwendet positive Vorzeichen in seinem zugrunde liegenden Modell, wie wir hier tun. Theoretische Eigenschaften einer Zeitreihe mit einem MA (1) Modell Beachten Sie, dass der einzige Wert ungleich Null im theoretischen ACF für Verzögerung 1 ist. Alle anderen Autokorrelationen sind 0. Somit ist ein Proben-ACF mit einer signifikanten Autokorrelation nur bei Verzögerung 1 ein Indikator für ein mögliches MA (1) - Modell. Für interessierte Studierende, Beweise dieser Eigenschaften sind ein Anhang zu diesem Handout. Beispiel 1 Angenommen, dass ein MA (1) - Modell x t 10 w t .7 w t-1 ist. Wobei (wt überstehendes N (0,1)). Somit ist der Koeffizient 1 0,7. Die theoretische ACF wird durch eine Plot dieser ACF folgt folgt. Die graphische Darstellung ist die theoretische ACF für eine MA (1) mit 1 0,7. In der Praxis liefert eine Probe gewöhnlich ein solches klares Muster. Unter Verwendung von R simulierten wir n 100 Abtastwerte unter Verwendung des Modells x t 10 w t .7 w t-1, wobei w t iid N (0,1) war. Für diese Simulation folgt ein Zeitreihen-Diagramm der Probendaten. Wir können nicht viel von dieser Handlung erzählen. Die Proben-ACF für die simulierten Daten folgt. Wir sehen eine Spitze bei Verzögerung 1, gefolgt von im Allgemeinen nicht signifikanten Werten für Verzögerungen nach 1. Es ist zu beachten, dass das Beispiel-ACF nicht mit dem theoretischen Muster des zugrunde liegenden MA (1) übereinstimmt, was bedeutet, dass alle Autokorrelationen für Verzögerungen nach 1 0 sein werden Eine andere Probe hätte eine geringfügig unterschiedliche Probe ACF wie unten gezeigt, hätte aber wahrscheinlich die gleichen breiten Merkmale. Theroretische Eigenschaften einer Zeitreihe mit einem MA (2) - Modell Für das MA (2) - Modell sind die theoretischen Eigenschaften die folgenden: Die einzigen Werte ungleich Null im theoretischen ACF sind für die Lags 1 und 2. Autokorrelationen für höhere Lags sind 0 , So zeigt ein Beispiel-ACF mit signifikanten Autokorrelationen bei Lags 1 und 2, aber nicht signifikante Autokorrelationen für höhere Lags ein mögliches MA (2) - Modell. Iid N (0,1). Die Koeffizienten betragen 1 0,5 und 2 0,3. Da es sich hierbei um ein MA (2) handelt, wird der theoretische ACF nur bei den Verzögerungen 1 und 2 Werte ungleich Null aufweisen. Werte der beiden Nicht-Autokorrelationen sind A-Kurve des theoretischen ACF. Wie fast immer der Fall ist, verhalten sich Musterdaten nicht ganz so perfekt wie die Theorie. Wir simulierten n 150 Beispielwerte für das Modell x t 10 w t .5 w t-1 .3 w t-2. Wobei wt iid N (0,1) ist. Die Zeitreihenfolge der Daten folgt. Wie bei dem Zeitreihenplot für die MA (1) Beispieldaten können Sie nicht viel davon erzählen. Die Proben-ACF für die simulierten Daten folgt. Das Muster ist typisch für Situationen, in denen ein MA (2) - Modell nützlich sein kann. Es gibt zwei statistisch signifikante Spikes bei Lags 1 und 2, gefolgt von nicht signifikanten Werten für andere Lags. Beachten Sie, dass aufgrund des Stichprobenfehlers das Muster ACF nicht genau dem theoretischen Muster entsprach. ACF für allgemeine MA (q) - Modelle Eine Eigenschaft von MA (q) - Modellen besteht im Allgemeinen darin, dass Autokorrelationen ungleich Null für die ersten q-Verzögerungen und Autokorrelationen 0 für alle Verzögerungen gt q vorhanden sind. Nicht-Eindeutigkeit der Verbindung zwischen Werten von 1 und (rho1) in MA (1) Modell. Im MA (1) - Modell für einen Wert von 1. Die reziproke 1/1 gibt den gleichen Wert für Als Beispiel, verwenden Sie 0.5 für 1. Und dann 1 / (0,5) 2 für 1 verwenden. Youll erhalten (rho1) 0,4 in beiden Fällen. Um eine theoretische Einschränkung als Invertibilität zu befriedigen. Wir beschränken MA (1) - Modelle auf Werte mit einem Absolutwert von weniger als 1. In dem gerade angegebenen Beispiel ist 1 0,5 ein zulässiger Parameterwert, während 1 1 / 0,5 2 nicht. Invertibilität von MA-Modellen Ein MA-Modell soll invertierbar sein, wenn es algebraisch äquivalent zu einem konvergierenden unendlichen Ordnungs-AR-Modell ist. Durch Konvergenz meinen wir, dass die AR-Koeffizienten auf 0 sinken, wenn wir in der Zeit zurückgehen. Invertibilität ist eine Einschränkung, die in Zeitreihensoftware programmiert ist, die verwendet wird, um die Koeffizienten von Modellen mit MA-Begriffen abzuschätzen. Sein nicht etwas, das wir in der Datenanalyse überprüfen. Zusätzliche Informationen über die Invertibilitätsbeschränkung für MA (1) - Modelle finden Sie im Anhang. Fortgeschrittene Theorie Anmerkung. Für ein MA (q) - Modell mit einem angegebenen ACF gibt es nur ein invertierbares Modell. Die notwendige Bedingung für die Invertierbarkeit ist, daß die Koeffizienten Werte haben, daß die Gleichung 1- 1 y-. - q y q 0 hat Lösungen für y, die außerhalb des Einheitskreises liegen. R-Code für die Beispiele In Beispiel 1 wurde der theoretische ACF des Modells x t 10 w t aufgetragen. 7w t-1. Und dann n 150 Werte aus diesem Modell simuliert und die Abtastzeitreihen und die Abtast-ACF für die simulierten Daten aufgetragen. Die R-Befehle, die verwendet wurden, um den theoretischen ACF aufzuzeichnen, waren: acfma1ARMAacf (mac (0,7), lag. max10) 10 Verzögerungen von ACF für MA (1) mit theta1 0,7 lags0: 10 erzeugt eine Variable namens lags, die im Bereich von 0 bis 10 liegt (H0) fügt dem Diagramm eine horizontale Achse hinzu Der erste Befehl bestimmt den ACF und speichert ihn in einem Objekt Genannt acfma1 (unsere Wahl des Namens). Der Plotbefehl (der dritte Befehl) verläuft gegen die ACF-Werte für die Verzögerungen 1 bis 10. Der ylab-Parameter kennzeichnet die y-Achse und der Hauptparameter einen Titel auf dem Plot. Um die Zahlenwerte der ACF zu sehen, benutzen Sie einfach den Befehl acfma1. Die Simulation und Diagramme wurden mit den folgenden Befehlen durchgeführt. (N150, list (mac (0.7))) Simuliert n 150 Werte aus MA (1) xxc10 addiert 10 zum Mittelwert 10. Simulationsvorgaben bedeuten 0. plot (x, typeb, mainSimulated MA (1) data) Acf (x, xlimc (1,10), mainACF für simulierte Probendaten) In Beispiel 2 wurde der theoretische ACF des Modells xt 10 wt. 5 w t-1 .3 w t-2 aufgetragen. Und dann n 150 Werte aus diesem Modell simuliert und die Abtastzeitreihen und die Abtast-ACF für die simulierten Daten aufgetragen. Die verwendeten R-Befehle waren acfma2ARMAacf (mac (0,5,0,3), lag. max10) acfma2 lags0: 10 Plot (lags, acfma2, xlimc (1,10), ylabr, typh, main ACF für MA (2) mit theta1 0,5, (X, x) (x, x) (x, x, x, y) (1) Für interessierte Studierende sind hier Beweise für die theoretischen Eigenschaften des MA (1) - Modells. Variante: (Text (xt) Text (mu wt theta1 w) 0 Text (wt) Text (theta1w) sigma2w theta21sigma2w (1theta21) sigma2w) Wenn h 1 der vorhergehende Ausdruck 1 w 2. Für irgendeinen h 2 ist der vorhergehende Ausdruck 0 Der Grund dafür ist, dass, durch Definition der Unabhängigkeit der wt. E (w k w j) 0 für beliebige k j. Da w w die Mittelwerte 0, E (w j w j) E (w j 2) w 2 haben. Für eine Zeitreihe, Wenden Sie dieses Ergebnis an, um den oben angegebenen ACF zu erhalten. Ein invertierbares MA-Modell ist eines, das als unendliches Ordnungs-AR-Modell geschrieben werden kann, das konvergiert, so daß die AR-Koeffizienten gegen 0 konvergieren, wenn wir unendlich zurück in der Zeit bewegen. Gut zeigen Invertibilität für die MA (1) - Modell. Dann setzen wir die Beziehung (2) für wt-1 in Gleichung (1) (3) ein (zt wt theta1 (z-therma1w) wt theta1z - theta2w) Zum Zeitpunkt t-2. Gleichung (2) wird dann in Gleichung (3) die Gleichung (4) für wt-2 ersetzen (zt wt theta1 z - theta21w wt theta1z - theta21 (z - theta1w) wt theta1z - theta12z theta31w) Unendlich), erhalten wir das unendliche Ordnungs-AR-Modell (zt wt theta1 z - theta21z theta31z - theta41z Punkte) Beachten Sie jedoch, dass bei 1 1 die Koeffizienten, die die Verzögerungen von z vergrößern, (unendlich) in der Größe zunehmen werden Zeit. Um dies zu verhindern, benötigen wir 1 lt1. Dies ist die Bedingung für ein invertierbares MA (1) - Modell. Unendlich Ordnung MA Modell In Woche 3, gut sehen, dass ein AR (1) Modell in ein unendliches order MA Modell umgewandelt werden kann: (xt - mu wt phi1w phi21w Punkte phik1 w Punkte sum phij1w) Diese Summation der Vergangenheit weißer Rauschbegriffe ist bekannt Als die kausale Darstellung eines AR (1). Mit anderen Worten, x t ist eine spezielle Art von MA mit einer unendlichen Anzahl von Begriffen, die in der Zeit zurückgehen. Dies wird als unendliche Ordnung MA oder MA () bezeichnet. Eine endliche Ordnung MA ist eine unendliche Ordnung AR und jede endliche Ordnung AR ist eine unendliche Ordnung MA. Rückruf in Woche 1, stellten wir fest, dass eine Anforderung für eine stationäre AR (1) ist, dass 1 lt1. Berechnen Sie die Var (x t) mit der kausalen Darstellung. Dieser letzte Schritt verwendet eine Grundtatsache über geometrische Reihen, die (phi1lt1) erforderlich sind, ansonsten divergiert die Reihe. NavigationIm nicht ein Experte auf diesem, aber mein Verständnis des Problems ist die folgende: Die Serie proc für einzelne exponentielle Glättung berechnet eine Form der exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt Berechnung. Die eine Frage ist, dass EViews initialisiert die Rekursion mit dem Mittelwert der (grob) erste Hälfte der Beobachtungen, die möglicherweise oder was nicht, was Sie wollen. Alternativ können Sie Ihre eigenen ganz leicht rollen. Wenn Sie zum Beispiel den ersten Beobachtungswert verwenden, um die Rekursion zu initialisieren, können Sie die Befehle smpl zuerst erste skalare alpha .3 Serie ema y smpl erste1 letzte ema alphay (1-alpha) ema (-1) mit Ive verwenden Den Glättungsparameter willkürlich auf .3 einstellen. Wie kann ich den Schätzungszeitraum und den Prognosezeitraum im oben genannten Befehl einstellen Ist das skalare Alpha 0.3 das Gewicht Kann ich es dann ändern auf .5. 7 und .9 als verschiedene Gewichte Zeigt die letzte die Prognosezeit Bitte brauche ich dringend Hilfe. Vielen Dank Ich denke, die Frage und die Antwort sind nicht aufeinander abgestimmt hier. DGW, was Sie suchen, ist die Techniker oder Risikomanager-Version eines gleitenden Durchschnitt, dass Gewichte jüngeren Perioden höher als andere mit der Fähigkeit, die Länge des Fensters über einen Parameter zu kontrollieren. Ich habe eine Subroutine, die dies tut, und es wird unten geschrieben. Beachten Sie, dass Sie mit einem Weg, um die ersten und letzten verfügbaren Werte Ihrer Serie zu finden und sie in (i didnt geben, dass der Code in diesem Beispiel, aber bin glücklich, es zu posten, wenn jemand interessiert ist). Ich merke dies im Code, aber hier, zur Klarheit, diese Funktion nimmt ein Fenster-Argument (wie pro in movav (Serie, pro) und ein Lambda oder Abklingzeit, Koeffizient. Wenn der Abklingkoeffizient 1, dann haben Sie nur einen gleitenden Durchschnitt. Wenn der Abklingkoeffizient 0 dann haben Sie nur die vorherigen Perioden Wert. So skalieren Sie 0 bis 1 (die meisten, die ich in der Praxis sehen, sind gt.85). Dies ist wie das Schlagen dieses Problem mit einem sehr großen Schlittenhammer, aber ich weiß keine andere Möglichkeit, es anzugehen. Die Calc-Zeit ist unbedingt eine Funktion des Fensters, aber es sollte nicht zu aufwendig für vernünftig dimensionierte Serien und Projekte. DGW, hoffe, der Code beantwortet Ihre ursprüngliche Abfrage. Wenn Sie eine saubere Art zu berechnen gefunden haben, würde es lieben, es zu sehen. P. s. Ich ging voran und gepostet die erste / letzte Datum verfügbar Code als gut. Berechnet diese Routine den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt für ein gegebenes Fenster für eine bestimmte Reihe. Muss einen Lambda-Koeffizienten zwischen 0 und 1 angeben. Formel mit freundlicher Genehmigung des Buches: Market Models von Carol Alexander forumla ist wie folgt: Numerator / Nenner Dabei: Numerator x (t-1) coeffx (t-2) coeff2x (t-3). Koeffizient (n-1) x (t-n) Nenner 1 coeffcoeff2. Coeff (n-1) x die Reihe berechnen Sie die ewma auf. Coeff ist der Lambda-Koeffizient, um die Geschwindigkeit des Zerfalls für ältere Werte zu steuern. Wenn Coeff 1 dann haben Sie einen gleich gewichteten gleitenden Durchschnitt. Wenn coeff 0 dann haben Sie nur den vorherigen Wert. Eine Routine, um das erste und letzte Datum der Daten für eine Reihe zu finden ... mehr dazu später. Include m: toolboxfindfactorstartenddates. prg Geben Sie die Parameter an. Subroutine CalcEWMA (skalarer Koeffizient, skalares Fenster, String-Reihe, String-Suffix) wobei: coeff lambda Fenster die Dauer des gleitenden Durchschnittes (10dma, 50dma, etc.) den Namen der Serie, die Sie für die ewma berechnen. Suffix die Zeichenfolge an den Seriennamen anfügen, um die neue ewma-Serie zu benennen. Full sample smpl Dieser Abschnitt befasst sich mit dem Finden der ersten und letzten verfügbaren Daten für eine gegebene Serie. Ich weiß nicht, EVIEWS6 Weg, dies zu tun mit einer Funktion. Also habe ich eine Unterroutine, die ich in allen möglichen Routinen. Gruppe temp totmkus gruppe quottempquot die eingabe ist eine gruppe, die alle serie enthält, für die ich start - und enddaten bekommen möchte. Ruf findfactorstartenddates (gruppe) die ausgabe meiner routine ist eine tabelle namens starteneddate das erste verfügbare datum ist in spalte 2 und das letzte verfügbare datum ist in spalte 3. erstes dtoo (startenddate (1, 2)) letztes dtoo (startdatum (1, 3)) an dieser Stelle benötigen Sie die Beobachtungsnummer für Ihren ersten und letzten verfügbaren Datenpunkt. Erstellen Sie den Namen der neuen Serie, die wir verwenden werden. Ewma seriesstr (Fenster) quotdewmaquot löschen, wenn es bereits vorhanden ist. Wenn isobject (ewma) dann endif löschen die serie zu löschen. Serie gleich gewichtete gleitende Durchschnitt bewegen sich durch jeden Zeitpunkt in einer Schleife. Für i (firstwindow) zum letzten num 0 initialize den 0 initialize loop durch das ewma window time frame. Für n 1 bis Fenster beachten, dass beim ersten Loop-Exponenten 0 also erster Wert des Zähler-Amp-Nenners 1 num num (i-n) coeff (n-1) den den coeff (n-1) Wgtd. Mvavg (i) num / den nächstes Ende zum Testen. Wenn Sie von einem anderen Programm aufrufen, einfach diese Zeile. Aufruf von calcewma (.9, 10, quottotmkusquot, quotdewmaquot) Subroutine FindFactorStartEndDates (string grplist) Dieses Programm nimmt eine Liste von Faktoren und findet den Starttag für jeden. Dies ist hilfreich beim Aufbau eines Modells mit kurzen Schwanzfaktoren. Welche haben die meisten Daten verfügbar, was ist der Gruppenname für die Faktorliste FactorList grplist Ein talbe namens StartDate wird verwendet, um die Faktornamen und Starttermine aufzuzeichnen. Wenn es vorhanden ist, löschen Sie es, um Verwirrung zu vermeiden. Wenn isobject (quotStartEndDatequot) dann löschen StartEndDate endif Erstellen Sie eine Trendvariable, um festzustellen, wie viele Beobachtungen es gibt. Wenn isobject (quottrendquot) dann Trend endif löschen trend Trend () jetzt startdate erstellen StartEndDate Finde die Anzahl der Faktoren in der Liste LastFactor. count Für j 1 bis LastFactor Factor. seriesname (j) für i 1 an obs (Trend) if Isna ((i)) 0 dann Für ki zu obs (Trend) Wenn isna ((k)) 1 dann ist das vorhergehende Datum das letzte StartEndDate (j, 3) otod (k-1) exitloop endif next exitloop endif next StartEndDate ( J, 2) otod (i) StartEndDate (j, 1) Faktor weiter aufräumen. Übersicht: Datenverwaltung Teil 3: Ausgefeiltes Datenmanagement Leistungsstarke analytische Tools sind nur dann sinnvoll, wenn Sie mit Ihren Daten problemlos arbeiten können. EViews bietet die breiteste Palette an Datenmanagement-Tools, die in jeder ökonometrischen Software zur Verfügung stehen. Mit der umfangreichen Bibliothek von mathematischen, statistischen, Datums-, String - und Zeitreihenoperatoren und - funktionen bietet EViews eine umfassende Unterstützung für numerische, Zeichen - und Datumsdaten und bietet damit die Datenverarbeitungsfunktionen, die Sie von modernen statistischen Software erwarten können. Umfangreiche Funktionsbibliothek EViews enthält eine umfangreiche Bibliothek mit Funktionen zum Arbeiten mit Daten. Neben den standardmäßigen mathematischen und trigonometrischen Funktionen bietet EViews Funktionen für deskriptive Statistiken, kumulative und bewegte Statistiken, Gruppenstatistiken, spezielle Funktionen, spezialisierte Datums - und Zeitreihenoperationen, Workfile, Wertzuordnungen und finanzielle Berechnungen. EViews bietet auch Zufallszahlengeneratoren (Knuth, LEcuyer oder Mersenne-Twister), Dichtefunktionen und kumulative Verteilungsfunktionen für achtzehn verschiedene Verteilungen. Diese können bei der Generierung neuer Serien oder bei der Berechnung von Skalar - und Matrix-Ausdrücken verwendet werden. EViews bietet eine umfangreiche Funktionsbibliothek. Ausgefeilte Ausdrucksbearbeitung Mit den leistungsstarken Tools von EViews für die Ausdrucksbearbeitung können Sie Ausdrücke praktisch überall verwenden, wo Sie eine Serie verwenden möchten. Sie müssen keine neuen Variablen erstellen, um mit dem Logarithmus von Y, dem gleitenden Durchschnitt von W oder dem Verhältnis von X zu Y (oder einem anderen gültigen Ausdruck) zu arbeiten. Stattdessen können Sie den Ausdruck in der Berechnung deskriptiver Statistiken, als Teil einer Gleichung oder Modellspezifikation oder beim Erstellen von Graphen verwenden. Wenn Sie eine Gleichung mit einem Ausdruck für die abhängige Variable prognostizieren, ermöglicht EViews (wenn möglich), die zugrundeliegende abhängige Variable zu prognostizieren und das geschätzte Konfidenzintervall entsprechend anzupassen. Wenn zum Beispiel die abhängige Variable als LOG (G) angegeben ist, können Sie entweder das Protokoll oder den Pegel von G prognostizieren und das entsprechende, möglicherweise asymmetrische Konfidenzintervall berechnen. Arbeiten Sie direkt mit Ausdrücken an Stelle von Variablen. Links, Formeln und Werte Maps Link-Objekte ermöglichen das Erstellen von Serien, die mit Daten in anderen Workfiles oder Workfile-Seiten verknüpft sind. Links ermöglichen das Kombinieren von Daten mit unterschiedlichen Frequenzen oder das Zusammenführen von Daten aus einer Zusammenfassungsseite in eine einzelne Seite, so dass die Daten dynamisch aktualisiert werden, wenn sich die zugrunde liegenden Daten ändern. Ähnlich können innerhalb einer Arbeitsdatei Datenreihen Formeln zugewiesen werden, so dass die Datenreihen automatisch neu berechnet werden, wenn die zugrunde liegenden Daten modifiziert werden. Auf numerische oder alpha-Reihen können Wertkennzeichnungen (z. B. quotHighquot, quotMedquot, quotLowquot, entsprechend 2, 1, 0) angewendet werden, so daß kategorische Daten mit aussagekräftigen Labels angezeigt werden können. Mit eingebauten Funktionen können Sie mit den zugrundeliegenden oder den zugeordneten Werten arbeiten, wenn Sie Berechnungen durchführen. Links können für dynamische Frequenzumsetzung oder Matchmischung verwendet werden. Datenstrukturen und - typen EViews können komplexe Datenstrukturen verarbeiten, einschließlich regelmäßiger und unregelmäßig datierter Daten, Querschnittsdaten mit Beobachtungskennungen und datierten und undatierten Felddaten. Zusätzlich zu numerischen Daten kann eine EViews-Workfile auch alphanumerische Zeichen (Zeichenfolge) und Serien mit Daten enthalten, die alle mit einer umfangreichen Funktionsbibliothek manipuliert werden können. EViews bietet außerdem eine breite Palette an Tools für das Arbeiten mit Datensätzen (Workfiles), Daten, einschließlich der Kombination von Serien mit komplexen Match Merge-Kriterien und Workfile-Prozeduren zum Ändern der Struktur Ihrer Daten: Join, Append, Subset, Größe, Sortierung und Umgestalten (stack and unstack). EViews-Workfiles können sehr strukturiert sein. Enterprise Edition Unterstützung für ODBC, FAME TM. DRIBase und Haver Analytics Datenbanken Als Teil der EViews Enterprise Edition (eine zusätzliche Kostenoption über EViews Standard Edition) wird Unterstützung für den Zugriff auf Daten in relationalen Datenbanken (über ODBC-Treiber) und Datenbanken in einer Vielzahl von proprietären Formaten zur Verfügung gestellt Durch kommerzielle Daten - und Datenbankanbieter. Open Database Connectivity (ODBC) ist ein Standard, der von vielen relationalen Datenbanksystemen wie Oracle, Microsoft SQL Server und IBM DB2 unterstützt wird. Mit EViews können Sie ganze Tabellen aus ODBC-Datenbanken lesen oder schreiben oder aus den Ergebnissen einer SQL-Abfrage eine neue Arbeitsdatei erstellen. EViews Enterprise Edition unterstützt auch den Zugriff auf FAME TM - Datenbanken (sowohl auf lokaler als auch auf Server-Basis). Global Insights DRIPro - und DRIBase-Datenbanken, Haver Analytics DLX-Datenbanken, Datastream, FactSet und Moodys Economy. Die bekannte, einfach zu bedienende Datenbankoberfläche von EViews wurde auf diese Datenformate erweitert, so dass Sie mit fremden Datenbanken so leicht wie native EViews-Datenbanken arbeiten können. Frequency Conversion Wenn Sie Daten aus einer Datenbank oder aus einer anderen Workfile - oder Workfile-Seite importieren, wird sie automatisch in die Häufigkeit Ihres aktuellen Projekts konvertiert. EViews bietet viele Möglichkeiten der Frequenzumsetzung und unterstützt die Umwandlung von täglichen, wöchentlichen oder unregelmäßigen Daten. Serie kann eine bevorzugte Konvertierungsmethode zugewiesen werden, so dass Sie verschiedene Methoden für verschiedene Serien verwenden können, ohne die Konvertierungsmethode bei jedem Zugriff auf eine Reihe angeben zu müssen. Sie können sogar Links erzeugen, so dass die frequenzkonvertierten Datenreihen automatisch neu berechnet werden, wenn die zugrundeliegenden Daten geändert werden. Geben Sie eine Serien-spezifische automatische Konvertierung an oder wählen Sie eine bestimmte Methode aus. Für Verkaufsinformationen bitte email saleseviews Für technischen Support mailen Sie bitte Supportsviews Bitte geben Sie Ihre Seriennummer mit allen E-Mail-Korrespondenz ein. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite About. Wenn Sie einen gleitenden Durchschnitt ermitteln, ist es sinnvoll, den Durchschnitt in der mittleren Zeitperiode einzutragen. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und dann neben Periode 3 platziert Den Mittelwert in der Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden, d. H. Neben Periode 2, platziert haben. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut für gerade Zeitabschnitte. Also, wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs mit M 2. So glätten wir die geglätteten Werte Wenn wir eine geradzahlige Anzahl von Termen mitteln, müssen wir die geglätteten Werte glätten Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.