Eksponentielt Veide Moving Average Utjevnings Parameter

Prognose ved utjevningsteknikker. Dette nettstedet er en del av JavaScript E-labs læringsobjekter for beslutningstaking. Andre JavaScript i denne serien er kategorisert under forskjellige anvendelsesområder i MENU-delen på denne siden. En tidsrekkefølge er en sekvens av observasjoner som bestilles i tide Uheldig i samlingen av data tatt over tid er noen form for tilfeldig variasjon. Det eksisterer metoder for å redusere avbryte effekten på grunn av tilfeldig variasjon. Bredt brukte teknikker er utjevning. Disse teknikkene, når de anvendes riktig, tydeliggjør de underliggende trenderne tydeligere..Trykk tidsserien Row-wise i rekkefølge, starter fra venstre øverste hjørne, og parameteren s, og klikk deretter på Calculate-knappen for å skaffe framtidig prognose. Lankbokser er ikke inkludert i beregningene, men nuller er. Ved å skrive inn dataene dine for å flytte fra celle til celle i datamatrixen, bruk Tab-tasten ikke pil eller skriv inn taster. Funksjoner av tidsserier, som kan avsløres av undersøkelsen ng sin graf med de prognostiserte verdiene, og residualens oppførsel, betinget prognostiseringsmodellering. Gjennomsnittlig gjennomsnitt Gjennomsnittlig rangering blant de mest populære teknikkene for forbehandling av tidsserier. De brukes til å filtrere tilfeldig hvit støy fra dataene, for å lage tidsserier jevnere eller til og med å understreke visse informasjonskomponenter som finnes i tidsseriene. Eksponensiell utjevning Dette er et veldig populært system for å produsere en glatt tidsserie. I Moving Averages blir de tidligere observasjonene vektet likt, Eksponensiell utjevning tilordner eksponentielt avtagende vekter som observasjonen blir eldre Med andre ord blir de siste observasjonene gitt relativt mer vekt i prognoser enn de eldre observasjonene. Dobbel eksponensiell utjevning er bedre å håndtere trender. Tre eksponensiell utjevning er bedre for å håndtere paraboltendenser. Et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt med en utjevningskonstant a tilsvarer omtrent en enkel glidende gjennomsnitt av lengde dvs. periode n, hvor a og n er relatert av. a 2 n 1 OR n 2 - a a. For eksempel vil et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt med en utjevningskonstant som er 0 l tilsvare omtrent et 19 dagers glidende gjennomsnitt Og et 40-dagers enkelt glidende gjennomsnitt ville korrespondere omtrent til et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt med en utjevningskonstant som er 0 04878.Holt s Lineær eksponensiell utjevning Anta at tidsseriene ikke er sesongmessige, men viser trend trend Holt s-metoden estimerer både strømmen nivå og den nåværende trenden. Merk at det enkle glidende gjennomsnittet er spesielt tilfelle av eksponensiell utjevning ved å sette perioden for glidende gjennomsnitt til heltalldelen av 2-Alpha Alpha. For de fleste forretningsdata er en Alpha-parameter mindre enn 0 40 ofte effektive Det kan imidlertid utføres et rutenett for parameterrommet, med 0 1 til 0 9, med trinn på 0 1 Så har den beste alfa den minste Mean Absolute Error MA Error. How å sammenligne flere utjevningsmetoder Selv om det er numeriske indikatorer for å vurdere nøyaktigheten av prognoseteknikken, er det mest benyttede å bruke visuell sammenligning av flere prognoser for å vurdere nøyaktigheten og velge blant de ulike prognosemetoder. I denne tilnærmingen må man plotte ved hjelp av f. eks. Excel på samme graf de opprinnelige verdiene til en tidsserievariabel og de forutsagte verdiene fra flere forskjellige prognosemetoder, og dermed lette en visuell sammenligning. Du kan gjerne bruke Past Forecasts ved utjevningsteknikker JavaScript for å oppnå tidligere prognosverdier basert på utjevningsteknikker som bare bruker en enkelt parameter Holt og Winters metoder bruker henholdsvis to og tre parametere. Det er derfor ikke en lett oppgave å velge den optimale, eller til og med nær optimale verdier ved prøving og feil for parametrene. Enkelt eksponensiell utjevning legger vekt på det kortsiktige perspektivet det setter nivået til siste observasjon og er basert på tilstanden at det ikke er noen trend. Den lineære regressen ion, som passer til en minste firkantlinje til de historiske dataene eller transformerte historiske data, representerer lang rekkevidde som er betinget av den grunnleggende trenden Holt s lineære eksponensielle utjevning fanger opp informasjon om nyere trend Parametrene i Holt s-modellen er nivåparameter som bør reduseres når mengden datavariasjon er stor, og trenderparameteren skal økes dersom den siste trendretningen støttes av årsakssammenhengende faktorer. Korttidsoversikt Merk at alle JavaScript på denne siden gir en engangsforløp prognose For å oppnå en to-trinns prognose bare legg til den prognostiserte verdien til slutten av dine tidsseriedata og klikk deretter på den samme Beregn-knappen. Du kan gjenta denne prosessen for noen få ganger for å oppnå de nødvendige kortsiktige prognosene. . Eksplosjon av eksponentielt vektet Flytende Gjennomsnitt. Volatilitet er det vanligste risikobildet, men det kommer i flere smaker. I en tidligere artikkel viste vi hvordan du kan beregne enkel hei storisk volatilitet For å lese denne artikkelen, se Bruke volatilitet for å måle fremtidig risiko. Vi brukte Googles faktiske aksjekursdata for å beregne daglig volatilitet basert på 30 døgns lagerdata. I denne artikkelen vil vi forbedre den enkle volatiliteten og diskutere eksponentielt vektet Flytte gjennomsnittlig EWMA Historical Vs Implied Volatilitet Først setter vi denne metriske inn i litt perspektiv Det er to brede tilnærminger Historisk og underforstått eller implisitt volatilitet Den historiske tilnærmingen antar at fortid er prolog, vi måler historie i håp om at det er forutsigbar Implisitt volatilitet på den annen side ignorerer historien den løser for volatiliteten som følger med markedsprisene. Det håper at markedet vet best, og at markedsprisen inneholder, selv om det implisitt er et konsensusoverslag for volatilitet. For relatert lesing, se Bruk og grenser for Volatilitet. Hvis vi fokuserer på bare de tre historiske tilnærmingene til venstre over, har de to trinn til felles. Beregn serie p eriodisk returns. Apply en vekting ordning. First, beregner vi periodisk avkastning Det er vanligvis en serie av daglige avkastninger der hver avkastning er uttrykt i kontinuerlig sammensatte vilkår For hver dag tar vi den naturlige loggen av forholdet mellom aksjekursene, dvs. prisen i dag fordelt på pris i går og så videre. Dette gir en serie av daglige avkastninger, fra ui til deg im, avhengig av hvor mange dager m dager vi måler. Det får oss til det andre trinnet Det er her de tre tilnærmingene er forskjellige I forrige artikkelen ved hjelp av volatilitet for å måle fremtidig risiko viste vi at under enkle aksepterbare forenklinger er den enkle variansen gjennomsnittet av den kvadratiske avkastningen. Merk at dette summerer hver periodisk retur, og deler den summen med antall dager eller observasjoner m Så det er egentlig bare et gjennomsnitt av den kvadratiske periodiske avkastningen. Sett på en annen måte, hver kvadret retur blir gitt like vekt. Så hvis alfa a er en vektningsfaktor spesifikt, en 1 m, så en enkel varians lo oks noe som dette. EWMA forbedrer seg på enkel variasjon Svakheten i denne tilnærmingen er at alle avkastninger tjener samme vekt I går s har svært nylig avkastning ikke noe større innflytelse på variansen enn forrige måned s retur Dette problemet er løst ved å bruke eksponentielt vektet Flytende gjennomsnittlig EWMA, der nyere avkastning har større vekt på variansen. Eksponentielt vektet glidende gjennomsnittlig EWMA introduserer lambda som kalles utjevningsparameteren Lambda må være mindre enn en Under denne betingelsen, i stedet for likevekter, vektlegges hver kvadret retur med en multiplikator som følger. For eksempel har RiskMetrics TM, et finansiell risikostyringsfirma, en lambda på 0 94, eller 94. I dette tilfellet vektlegges den første siste kvadratiske periodiske avkastningen med 1-0 94 94 0 6 Den neste kvadratiske retur er bare en lambda-multipel av den tidligere vekten i dette tilfellet 6 multiplisert med 94 5 64 Og den tredje forrige dag s vekt er lik 1-0 94 0 94 2 5 30. Det er meningen med eksponering ential i EWMA hver vekt er en konstant multiplikator, dvs. lambda, som må være mindre enn en av de foregående dagens vekt. Dette sikrer en varianse som er vektet eller forspent mot nyere data. For å lære mer, sjekk ut Excel-regnearket for Google s volatilitet Forskjellen mellom bare volatilitet og EWMA for Google er vist nedenfor. Enkel volatilitet veier effektivt hver periodisk avkastning med 0 196 som vist i Kolonne O vi hadde to års daglige aksjekursdata Det er 509 daglige avkastninger og 1 509 0 196 Men Legg merke til at kolonne P tilordner en vekt på 6, deretter 5 64, deretter 5 3 osv. Det er den eneste forskjellen mellom enkel varians og EWMA. Remember Etter at vi summerer hele serien i kolonne Q, har vi variansen, som er plassen av standardavviket Hvis vi vil ha volatilitet, må vi huske å ta kvadratroten av den variansen. Hva er forskjellen i den daglige volatiliteten mellom variansen og EWMA i Google s saken Det er betydelig Den enkle variansen ga oss en Daglig volatilitet på 2 4, men EWMA ga en daglig volatilitet på bare 1 4 se regnearket for detaljer. Tilsynelatende satte Google volatilitet seg ned senere, derfor kan en enkel varians være kunstig høy. Dagens variasjon er en funksjon av Pior Day s Varianse Du vil legge merke til at vi trengte å beregne en lang rekke eksponentielt avtagende vekter. Vi har ikke vunnet matematikken her, men en av EWMAs beste egenskaper er at hele serien reduseres til en rekursiv formel. Rekursivt betyr at dagens varians referanser det vil si en funksjon av forrige dag s varians Du kan også finne denne formelen i regnearket, og det gir nøyaktig samme resultat som longhand-beregningen. Det står i dag er variansen under EWMA lik i går s varians veid av lambda pluss i går s retur veid av en minus lambda Legg merke til hvordan vi bare legger til to ord sammen i går s vektede varians og gårdager vektet, kvadret tilbake. Selv så, lambda er vår glatte inngangsparameter En høyere lambda, for eksempel som RiskMetric s 94, indikerer tregere forfall i serien - relativt sett vil vi ha flere datapunkter i serien, og de kommer til å falle av sakte. Omvendt, hvis vi reduserer lambda, vi indikerer høyere forfall, vikene faller av raskere, og som et direkte resultat av det raske forfallet, blir færre datapunkter brukt. I regnearket er lambda en inngang, slik at du kan eksperimentere med dens følsomhet. Summarisk volatilitet er øyeblikkelig standard avvik for en aksje og den vanligste risikometrisk Det er også kvadratroten av variansen Vi kan måle variansen historisk eller implisitt underforstått volatilitet Ved måling historisk er den enkleste metoden enkel varians Men svakheten med enkel varians er alle returene blir de samme vekt Så vi står overfor en klassisk avgang, vi vil alltid ha mer data, men jo flere data vi har jo mer vår beregning blir fortynnet med fjernere mindre relevante data. Den eksponentielt vektede bevegelsen av erage EWMA forbedres på enkel varians ved å tildele vekter til periodisk retur. Ved å gjøre dette kan vi begge bruke en stor utvalgsstørrelse, men gi også større vekt til nyere avkastning. For å se en filmopplæring om dette emnet, besøk Bionic Turtle. Det maksimale beløpet av penger USA kan låne Gjeldstaket ble opprettet under Second Liberty Bond Act. Renten der et depotinstitusjon gir midler opprettholdt i Federal Reserve til en annen depotinstitusjon.1 Et statistisk mål for spredning av avkastning for en gitt sikkerhets - eller markedsindeks. Volatilitet kan enten måles. En handling vedtok den amerikanske kongressen i 1933 som bankloven, som forbyde handelsbanker å delta i investeringen. Nonfarm lønn refererer til en hvilken som helst jobb utenfor gårder, private husholdninger og nonprofit sektor Den amerikanske arbeidsbyrået. Den valuta forkortelse eller valutasymbol for den indiske rupee INR, valutaen til India Rupee består av 1. Den eksponentielt vektede Flytende gjennomsnittlig EWMA er en statistikk for å overvåke prosessen som gjennomsnittlig dataene på en måte som gir mindre og mindre vekt på data ettersom de fjernes ytterligere i timeparison av Shewhart kontroll diagram og EWMA kontroll diagram teknikker. For Shewhart diagram kontroll teknikk, avgjørelsen om tilstanden av kontroll av prosessen til enhver tid, t, er bare avhengig av den nyeste måling fra prosessen og, selvfølgelig, Graden av troenhet av estimatene av kontrollgrensene fra historiske data For EWMA-kontrollteknikken er avgjørelsen avhengig av EWMA-statistikken, som er et eksponentielt vektet gjennomsnitt av alle tidligere data, inkludert den nyeste måling. Ved valget av vekting faktor, lambda, kan EWMA-kontrollprosedyren gjøres følsom for en liten eller gradvis drift i prosessen, mens Shewhart-kontrollprosedyren kun kan reagere når det siste datapunktet ligger utenfor en kontrollgrense. Definisjon av EWMA. Statistikken som beregnes er mbox t lambda Yt 1- lambda mbox,,, mbox,,, t 1, 2, ldots,, n hvor. mbox 0 er gjennomsnittet av historiske data mål. Yt er observasjonen ved tid t. n er antall observasjoner som skal overvåkes, inkludert mbox 0.Tolkning av EWMA kontroll diagram. De røde prikkene er de rå dataene som den tippede linjen er EWMA statistikken over tid. Diagrammet forteller oss at prosessen er i kontroll fordi alle mboxene er løgne mellom kontrollgrensene Det ser imidlertid ut til å være en trend oppover for de siste 5 periodene.