EWMA-korrelaation laskeminen Excelin avulla. Olimme äskettäin oppineet arvioimaan volatiliteettia EWMA: n avulla Exponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo Kuten tiedämme, EWMA välttää yhtä painotettujen keskiarvojen vitsaukset, koska se antaa enemmän painoa viimeaikaisemmille havainnoille kuin vanhemmat havainnot. jos meillä on ääretön tuotto tietojemme mukaan, ajan myötä, nämä tiedot vanhentuvat ja laskelmissa vähäisemmässä määrin. Tässä artikkelissa tarkastellaan miten voimme laskea korrelaation EWMA: n avulla Excelissä. Tiedämme, että korrelaatio lasketaan käyttäen seuraavan kaavan avulla. Ensimmäinen vaihe on laskea kahden return-sarjan välinen kovarianssi. Käytämme tasoituskerrointa Lambda 0 94, jota käytetään RiskMetricsissä. Tarkastellaan seuraavaa yhtälöä. Käytämme neliön palauttajia r2 tämän yhtälön sarjana x varianssin ennusteet ja kahden tuoton ristituotteet sarjana x kovarianssivaihteluiden yhtälössä Huomaa, että samaa lambdaa käytetään kaikkiin variansseihin ja kovariansaalisiin Toinen vaihe on laskea jokaisen paluussarjan varianssit ja keskihajonta, kuten tässä artikkelissa on kuvattu. Laske historiallinen volatiliteetti käyttämällä EWMA: ta. Kolmas vaihe on laskea korrelaatio kytkemällä yhteen kovarianssin arvot ja Standardin poikkeamat edellä oleva kaava Correlation. The seuraavassa excel arkkia on esimerkki korrelaatio ja volatiliteettia laskettaessa Excelissä se ottaa lokin tuottoja kahdesta varastot ja laskee niiden välinen korrelaatio. Keskimääräinen mallit volatiilisuuden ja korrelaatio ja kovaariansin matriisit Frank J Fabozzi. Muutokset volatiliteetin ja korrelaation ja kovarianssimatriisien keskimääräiset mallit. CAROL ALEXANDER, taloustieteiden tohtori, Sussexin yliopisto. Abstrakti Varallisuuden, riskitekijöiden tai korkojen tuottojen volatiliteetit ja korrelaatiot on koottu yhteen Kovarianssimatriisi Tämä matriisi on riski - ja paluuanalyysin ydin. Siinä on kaikki tarvittavat tiedot salkun volatiliteetin simuloimiseksi, korreloidut arvot simuloidaan riskitekijöilleen, investointien monipuolistuminen ja tehokkaiden salkkujen saaminen, joilla on optimaalinen kompromissi riskien ja tuoton välillä. Sekä riskienhallinta että omaisuudenhoitajat vaativat kovarianssimatriisia, joihin voi kuulua hyvin monia varat tai riskitekijät Esimerkiksi suuren kansainvälisen pankin globaalissa riskienhallintajärjestelmässä kaikki suuret tuottokäyrät, osakeindeksit, valuuttakurssi ja hyödykkeiden hinnat kuuluvat yhteen hyvin suuren mittaisen kovarianssimatriisin kanssa. Variansit ja kovarianssit ovat parametreja omaisuuserän tai riskitekijän tuoton yhteisestä jakautumisesta On tärkeää ymmärtää, etteivät ne ole havaittavissa. Ne voidaan arvioida tai ennustaa vain mallin yhteydessä. Vaihtoehtohinnoittelua varten käytetyt jatkuvatoimiset malleja perustuvat usein stokastisiin prosesseihin varianssi ja kovarianssi Diskreettitekniset mallit, joita käytetään salkun riskin mittaamiseen, perustuvat eri aikasarjamalleihin ance ja kovarianssi Kussakin tapauksessa voimme vain arvioida tai ennustaa varianssin ja kovariansin. Löydä tarkat tiedot, joita tarvitset ongelman ratkaisemiseksi lennossa tai syventää hallitsemaan tekniikoita ja taitoja, joita sinun täytyy onnistua. Ei vaadita luottokorttia. Persioitu painotettu varianssi oli jo käsitelty täällä ja muualla, mutta silti näyttää siltä, että yllättävää sekavuutta näyttää siltä, että ensimmäisessä linkissä ja Wikipedia-artikkelissa esitetty kaava näyttää olevan yksimielisyys. R, Mathematica ja GSL, mutta ei MATLAB. Wikipedia-artikkelissa on myös seuraava rivi, joka näyttää hyvältä terveydentarkastukselta painotetun varianssin toteutuksen suhteen. Esimerkiksi jos arvot saadaan samasta jakelusta, voimme käsitellä tätä ryhmää painottamattomana näytteinä, tai voimme käsitellä sitä painotettuna näytteinä vastaaviin painoihin, ja meidän pitäisi saada samat tulokset. Laskelmissa annetaan arvo 2 1667 t hän on alkuperäiset arvot ja 2 9545 painotetun varianssin Jos odotan todella, että he ovat samat Miksi tai miksi ei. Kyllä, sinun pitäisi odottaa molempia esimerkkejä painottamattomista painotetuista vastaavista tuloksista. Olen ottanut käyttöön kaksi algoritmia Wikipediasta Jos kaikki xi piirretään samasta jakautumasta ja kokonaislukupainot wi ilmaisevat esiintymistiheyden näytteessä, niin painotetun populaation varianssin puolueeton estimaattori saadaan. s 2 frac summa N wi vasemmalle xi - mu oikealle 2.Vaikka tämä käyttäen murto-painoja ei toimi minulle. Jos jokainen xi on piirretty Gaussin jakaumasta varianssi 1 wi, puolueeton estimaatti painotetun populaation varianssi annetaan . s 2 frac summa N wi vasen xi - mu right 2. Olen edelleen tutkia syitä, miksi toinen yhtälö ei toimi tarkoitetulla tavalla. EDIT Löytyi syy siihen, miksi toinen yhtälö ei toimi, sillä luulen, että voit käyttää toista yhtälöä vain, jos olet normalisoitu painot tai varianssin luotettavuus painot, ja se ei ole puolueeton, koska jos et käytä toistuvia painoja laskemalla kuinka monta kertaa havainto on havaittu ja se on siis toistettava matemaattisissa operaatioissa, menetät kyky laskea havaintojen kokonaismäärän, joten et voi käyttää korjauskerrointa. Joten tämä selittää tulosten eron käyttämällä painotettuja ja painottamattomia varianssin laskenta on puolueellinen. Jos haluat olla puolueeton painotettu varianssi, käytä vain toistuvia painoja ja käytä ensimmäistä yhtälöä, jonka olen kirjoittanut yllä. Jos se ei ole mahdollista, niin et voi auttaa sitä.
No comments:
Post a Comment