Prognoser genom utjämningstekniker. Den här webbplatsen är en del av JavaScript E-Labs-lärandesobjekt för beslutsfattande. Andra JavaScript i denna serie kategoriseras under olika tillämpningsområden i MENU-sektionen på denna sida. En tidsserie är en följd av observationer som Bestäms i tid Inhämtande i insamlingen av data som tagits över tiden är någon form av slumpmässig variation. Det finns metoder för att minska avbrytandet av effekten på grund av slumpmässig variation. Breda använda tekniker utjämnar. Dessa tekniker, när de tillämpas korrekt, avslöjar tydligare de underliggande trenderna . Ange tidsserierna Row-wise i följd, starta från det övre vänstra hörnet och parametern s, och klicka sedan på Calculate-knappen för att få fram en prognos för en period framåt. Lankrutor ingår inte i beräkningarna utan nollor är. När du matar in data för att flytta från cell till cell i datmatrisen, använd Tab-tangenten inte pilen eller skriv in tangenter. Funktioner av tidsserier, som kan avslöjas av examini Ng dess graf med de prognostiserade värdena och restbeteendet, förutsatt prognostiseringsmodellering. Möjliga medelvärden Flytta medelvärden bland de mest populära teknikerna för förbehandling av tidsserier De används för att filtrera slumpmässigt vitt brus från data, för att göra tidsserierna Jämnare eller till och med att betona vissa informationskomponenter som ingår i tidsserierna. Exponentialutjämning Detta är ett mycket populärt schema för att producera en jämn tidsserie. I rörliga medelvärden viktas tidigare observationer lika, exponentiell utjämning tilldelar exponentiellt minskande vikter som observationen blir äldre Med andra ord ges de senaste observationerna relativt större vikt vid prognoser än de äldre observationerna. Dubbel exponentiell utjämning är bättre vid hantering av trender. Trippel Exponentiell utjämning är bättre vid hantering av paraboltrender. Ett exponentiellt vägt glidmedel med en utjämningskonstant a motsvarar i stort sett en enkel Glidande medelvärde av längd dvs Period n, där a och n är besläktade med. a 2 n 1 OR n 2 - a a. Till exempel skulle ett exponentialt vägt glidmedel med en utjämningskonstant lika med 0 1 motsvara ungefär ett 19 dagars glidande medelvärde And Ett 40 dagars enkelt glidande medelvärde skulle motsvara ungefär ett exponentiellt vägt glidmedel med en utjämningskonstant som motsvarar 0 04878.Holt s Linear Exponential Smoothing Anta att tidsserierna är säsongsbetonade men uppvisar trend Holt s-metoden uppskattar både strömmen Nivå och den aktuella trenden. Notera att det enkla glidande medlet är speciellt fall av exponentiell utjämning genom att ställa in det glidande medeltalet för heltalet av 2-Alpha Alpha. För de flesta företagsdata är en Alpha-parameter mindre än 0 40 ofta Effektiv Men det kan vara att man utför en nätverkssökning av parameternummet med 0 1 till 0 9 med steg om 0 1 Då har den bästa alfas det minsta genomsnittliga absoluta felet MA Error. Hur jämför man flera utjämningsmetoder Även om det Är numeriska indikatorer för att bedöma noggrannheten i prognostekniken, är det mest använda sättet att använda en visuell jämförelse av flera prognoser för att bedöma deras noggrannhet och välja mellan de olika prognosmetoderna. I detta tillvägagångssätt måste man plotta med t. ex. Excel på samma graf De ursprungliga värdena för en tidsserievariabel och de förutspådda värdena från flera olika prognosmetoder, vilket underlättar en visuell jämförelse. Du kan gilla att använda Past Forecasts by Smoothing Techniques JavaScript för att få de senaste prognosvärdena baserade på utjämningstekniker som endast använder en enda parameter Holt och Winters metoder använder sig av två respektive tre parametrar. Det är därför inte en lätt uppgift att välja de optimala, eller till och med nära optimala värden, genom försök och fel för parametrarna. Den enda exponentiella utjämningen betonar det korta perspektivet det Sätter nivån till den sista observationen och baseras på villkoret att det inte finns någon trend. Den linjära regressen Jon som passar en minsta kvadrera linje till den historiska data eller transformerade historiska data, representerar det långa intervallet, vilket är konditionerat för den grundläggande trenden Holt s linjär exponentiell utjämning fångar information om den senaste trenden Parametrarna i Holt s-modellen är nivåparametrar som Bör minskas när mängden datavariation är stor och trenderparametern bör ökas om den senaste trendriktningen stöds av de orsakssammanfattade faktorerna. Kortsiktiga prognoser Observera att varje JavaScript på denna sida ger ett steg framåt Prognos För att få en tvåstegs-prognos lägger du bara till det prognostiserade värdet till slutet av din tidsseriedata och klickar sedan på samma beräkna-knapp. Du kan upprepa denna process ett par gånger för att få de nödvändiga kortsiktiga prognoserna. Vidligheten är den vanligaste måtten på risk, men det kommer i flera smaker. I en tidigare artikel visade vi hur man beräkna enkelt hej Storisk volatilitet För att läsa denna artikel, se Använd volatilitet för att mäta framtida risk Vi använde Googles faktiska aktiekursdata för att beräkna daglig volatilitet baserat på 30 dygns lagerdata. I den här artikeln kommer vi att förbättra den enkla volatiliteten och diskutera exponentiellt vägda Flytta genomsnittliga EWMA Historical Vs Implicit Volatilitet Låt oss sätta denna metriska till ett visst perspektiv Det finns två breda tillvägagångssätt historiska och implicita eller implicita volatiliteter Det historiska synsättet förutsätter att förflutet är prolog, vi mäter historia i hopp om att det är förutsägbart Implicerat volatilitet Å andra sidan ignorerar den historia som den löser för volatiliteten som indikeras av marknadspriserna. Det hoppas att marknaden vet bäst och att marknadspriset innehåller, även om det implicit är, en konsensusuppskattning av volatiliteten. För relaterad läsning, se Användningen och gränserna för Volatilitet. Om vi fokuserar på bara de tre historiska tillvägagångssätten till vänster ovan, har de två steg gemensamt. Beräkna serien av p Eriodisk avkastning. Använd en viktningsplan. Först beräknar vi den periodiska avkastningen Det är typiskt en serie av dagliga avkastningar där varje avkastning uttrycks i kontinuerligt förhöjda termer. För varje dag tar vi den naturliga loggen av förhållandet mellan aktiekurserna, dvs priset idag Dividerat med pris igår och så vidare. Detta producerar en serie dagliga avkastningar, från ui till du im beroende på hur många dagar m dagar vi mäter. Det tar oss till det andra steget. Här är de tre metoderna olika. I föregående Artikel med hjälp av volatilitet för att mäta framtida risk visade vi att enligt enkla acceptabla förenklingar är den enkla variansen genomsnittet av den kvadrerade avkastningen. Notera att detta summerar var och en av de periodiska avkastningarna och delar sedan den totala med antalet dagar eller observationer M Så det är egentligen bara ett medelvärde av den kvadrerade periodiska avkastningen. Sätt på ett annat sätt, varje kvadrerad retur ges lika vikt. Om alfa a är en viktningsfaktor specifikt, en 1 m, då en enkel varians lo Oj något liknande här. EWMA förbättras på enkel varians Svagheten i detta tillvägagångssätt är att alla avkastningar tjänar samma vikt igår s mycket nyårig avkastning har inget mer inflytande på variansen än förra månadens återkomst Detta problem fixeras med hjälp av exponentiellt vägda Flyttande genomsnittliga EWMA, där de senaste avkastningarna har större vikt på variansen. Det exponentiellt viktade glidande genomsnittet EWMA introducerar lambda som kallas utjämningsparametern. Lambda måste vara mindre än en. Under detta förhållande, i stället för lika vikter, vägs varje kvadrerad retur Av multiplikatorn enligt följande. Till exempel, RiskMetrics TM, ett finansiellt riskhanteringsföretag, tenderar att använda en lambda på 0 94, eller 94 I detta fall vägs den första senast kvadrerade periodiska avkastningen med 1-0 94 94 0 6 Nästa kvadrerade retur är helt enkelt en lambda-multipel av den tidigare vikten i detta fall 6 multiplicerad med 94 5 64 och den tredje föregående dagen s vikten är lika med 1-0 94 0 94 2 5 30. Det är meningen med expon Ential i EWMA är varje vikt en konstant multiplikator, dvs lambda, som måste vara mindre än en av föregående dags vikt. Detta säkerställer en varians som är viktad eller partisk mot senare data. Läs mer om Excel-kalkylbladet för Googles volatilitet Skillnaden mellan helt enkelt volatilitet och EWMA för Google visas nedan. Enkel volatilitet väger väsentligen varje periodisk avkastning med 0 196 som visas i kolumn O Vi hade två års daglig aktiekursdata Det är 509 dagliga avkastningar och 1 509 0 196 men Märker att kolumn P tilldelar en vikt av 6, sedan 5 64, sedan 5 3 osv. Det är den enda skillnaden mellan enkel varians och EWMA. Remember När vi summerar hela serien i kolumn Q har vi variansen, vilket är kvadraten Av standardavvikelsen Om vi vill ha volatilitet måste vi komma ihåg att ta kvadratroten av den variansen. Vad är skillnaden i den dagliga volatiliteten mellan variansen och EWMA i Google s-fallet Det är viktigt Den enkla variansen gav oss en Daglig volatilitet på 2 4 men EWMA gav en daglig volatilitet på endast 1 4 se kalkylbladet för detaljer. Uppenbarligen sänkte Googles volatilitet mer nyligen, därför kan en enkel varians vara konstant hög. För närvarande är variansen en funktion av Pior Day s Varians Du kommer märka att vi behövde beräkna en lång serie exponentiellt sjunkande vikter Vi vann inte matematiken här, men en av EWMA: s bästa egenskaper är att hela serien reduceras bekvämt till en rekursiv formel. Recursiv betyder att dagens varians Referenser det vill säga är en funktion av tidigare dag s varians Du kan även hitta denna formel i kalkylbladet och det ger exakt samma resultat som longhandberäkningen Det står idag s varians under EWMA motsvarar igår s varians viktad av lambda plus igår s kvadrat Retur vägd av en minus lambda Observera hur vi bara lägger till två termer tillsammans igår s viktad varians och gårdagar viktad, kvadratisk återvändande. Ännu så är lambda vår släta Ing parametern En högre lambda t. ex. som RiskMetric s 94 indikerar långsammare sönderfall i serien - Relativt sett kommer vi att ha fler datapunkter i serien och de kommer att falla av långsammare Om vi däremot sänker Lambda, vi indikerar högre sönderfall, vikterna faller av snabbare och som ett direkt resultat av det snabba förfallet används färre datapunkter. I kalkylbladet är lambda en ingång, så att du kan experimentera med sin känslighet. Summa volatilitet är momentan Standardavvikelse för ett lager och den vanligaste riskmetrisen Det är också kvoten för variansen Vi kan mäta variansen historiskt eller implicit implicerad volatilitet Vid mätning historiskt är den enklaste metoden enkel varians Men svagheten med enkel varians är alla avkastningar blir samma Vikt Så vi står inför en klassisk avvägning, vi vill alltid ha mer data, men ju mer data vi har desto mer beräknas vår beräkning utspädd med avlägsna mindre relevanta data. Den exponentiellt vägda flyttningen av Erage EWMA förbättras på enkel varians genom att tilldela vikter till periodisk avkastning Genom att göra detta kan vi båda använda en stor urvalsstorlek men ge också större vikt till senare avkastning. För att se en filmhandledning om detta ämne, besök Bionic Turtle. Det maximala beloppet av pengar som Förenta staterna kan låna. Skuldtaket skapades enligt Second Liberty Bond Act. Räntesatsen vid vilken en förvaringsinstitut lånar medel som upprätthålls i Federal Reservera till ett annat förvaringsinstitut.1 En statistisk mått på spridning av avkastning för ett visst värdepapper eller marknadsindex. Volatilitet kan antingen mätas. En akt som amerikanska kongressen antog 1933 som banklagen, som förbjöd handelsbanker att delta i investeringen. Nonfarm lön hänvisar till något jobb utanför gårdar, privata hushåll och nonprofit sektorn Den amerikanska presidiet för arbete. Valutaförkortningen eller valutasymbolen för den indiska rupien INR, indiens valuta Rupén består av 1. Exponentiellt vägt Flyttande medelvärde EWMA är en statistik för övervakning av processen som medeltalger data på ett sätt som ger mindre och mindre vikt till data när de avlägsnas ytterligare I takt med Shewhart-kontrolldiagrammet och EWMA-styrdiagrammeteknik. För Shewhart-diagramstyrtekniken beror beslutet om tillståndet för kontrollen av processen när som helst t, enbart på den senaste mätningen från processen och, givetvis, Graden av sannolikheten för uppskattningarna av kontrollgränserna från historiska data För EWMA-styrtekniken beror beslutet på EWMA-statistiken, vilket är ett exponentiellt vägt genomsnitt av alla tidigare data, inklusive den senaste mätningen. Med valet av viktning Faktor lambda kan EWMA-kontrollförfarandet göras känsligt för en liten eller gradvis drift i processen, medan Shewhart-kontrollförfarandet endast kan reagera när den sista datapunkten ligger utanför en kontrollgräns. Definition av EWMA. Den statistik som beräknas Är mbox t lambda Yt 1- lambda mbox,,, mbox,,,,,,,,, Mbox 0 är medelvärdet av historiskt data mål. Yt är observationen vid tiden t. N är antalet observationer som ska övervakas, inklusive mbox 0.Tolkning av EWMA-kontrolldiagrammet. De röda prickarna är de råa uppgifterna som den skurkade linjen är EWMA-statistiken över tiden. Diagrammet berättar för oss att processen är i kontroll eftersom alla mboxar ligger Mellan kontrollgränserna Det verkar emellertid vara en trend uppåt för de senaste 5 perioderna.
No comments:
Post a Comment