Moving Access Mit Sas




Moving Access Mit SasMoving Averages: Was sind sie Unter den beliebtesten technischen Indikatoren werden gleitende Mittelwerte verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art durchschnittlich bewegen (allgemein in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl vergangener Datenpunkte berechnet. Sobald bestimmt ist, wird der resultierende Mittelwert dann auf einem Diagramm aufgetragen, um Handler zu ermoglichen, bei geglatteten Daten zu suchen, anstatt sich auf den Tag-zu-Tag Preisschwankungen, die in allen Finanzmarkten inharent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, in geeigneter Weise als ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel aus einer gegebenen Menge von Werten berechnet. Um zum Beispiel eine grundlegende 10-Tage gleitenden Durchschnitt zu berechnen wurden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann teilen Sie das Ergebnis durch 10. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise fur die letzten 10 Tage (110) Geteilt durch die Anzahl von Tagen (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Trader einen 50-Tage-Durchschnitt sehen mochte, wurde die gleiche Art der Berechnung gemacht, aber er wurde auch die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der resultierende Durchschnitt unter (11) berucksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Handlern eine Vorstellung zu geben, wie ein Gewinn fur den letzten 10 Tagen relativ preiswert ist. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Handler nennen dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur ein normaler Durchschnitt. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfugbar werden, die altesten Datenpunkte aus dem Satz fallen gelassen werden mussen und neue Datenpunkte hereinkommen mussen, um sie zu ersetzen. Somit bewegt sich der Datensatz standig auf neue Daten, sobald er verfugbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berucksichtigt werden. Wenn in Fig. 2 der neue Wert von 5 zu dem Satz hinzugefugt wird, bewegt sich das rote Feld (das die letzten 10 Datenpunkte darstellt) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung entfernt. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, wurden Sie erwarten, dass der Durchschnitt des Datensatzabbaus zu sehen, was er tut, in diesem Fall von 11 bis 10. Wie sehen sich die gleitenden Mittelwerte aus? MA berechnet worden sind, werden sie auf ein Diagramm aufgetragen und dann verbunden, um eine gleitende mittlere Linie zu erzeugen. Diese Kurvenlinien sind auf den Diagrammen der technischen Handler ublich, aber wie sie verwendet werden, konnen drastisch variieren (mehr dazu spater). Wie Sie in Abbildung 3 sehen konnen, ist es moglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu irgendeinem Diagramm hinzuzufugen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die in der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese kurvenreichen Linien scheinen vielleicht ablenkend oder verwirrend auf den ersten, aber youll wachsen Sie daran gewohnt, wie die Zeit vergeht. Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, wahrend die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist. Nun, da Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, stellen Sie auch eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein und untersuchen, wie es sich von der zuvor genannten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Die einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Handlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritiker. Viele Personen argumentieren, dass die Nutzlichkeit der SMA begrenzt ist, da jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhangig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die neuesten Daten bedeutender sind als die alteren Daten und sollten einen gro?eren Einfluss auf das Endergebnis haben. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Handler, den jungsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seitdem zur Erfindung verschiedener Arten von neuen Durchschnittswerten gefuhrt hat, wobei der popularste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Fur weitere Informationen siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller gleitender Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitendem Durchschnitt, die den jungsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um sie reaktionsfahiger zu machen Zu neuen Informationen. Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung fur die Berechnung einer EMA kann fur viele Handler unnotig sein, da fast alle Kartierungspakete die Berechnungen fur Sie durchfuhren. Jedoch fur Sie Mathegeeks heraus dort, ist hier die EMA-Gleichung: Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, konnen Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als das vorhergehende EMA benutzt werden kann. Dieses kleine Problem kann gelost werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel fortfahrt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfugung gestellt, die praktische Beispiele enthalt, wie Sie sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen konnen. Der Unterschied zwischen der EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verstandnis haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, konnen wir einen Blick darauf werfen, wie sich diese Mittelwerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jungsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 sind die Anzahl der Zeitperioden, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch (15), aber die EMA reagiert schneller auf die sich andernden Preise. Beachten Sie, wie die EMA einen hoheren Wert hat, wenn der Preis steigt, und fallt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfahigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Handler es vorziehen, die EMA uber die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Durchschnittliche Mittelwerte sind eine vollig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wahlen konnen, was Zeitrahmen sie wollen, wenn die Schaffung der Durchschnitt. Die haufigsten Zeitabschnitte, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kurzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es fur Preisanderungen sein. Je langer die Zeitspanne, desto weniger empfindlich, oder mehr geglattet, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen fur die Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte. Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten fur Sie arbeitet, ist es, mit einer Reihe von verschiedenen Zeitperioden zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Moving Averages: So verwenden Sie Them Subscribe to News Fur die neuesten Erkenntnisse und Analysen verwenden Danke fur die Anmeldung zu Investopedia Insights - News zu verwenden. Der Beispielcode auf der Registerkarte Voller Code veranschaulicht, wie die gleitende Durchschnitt einer Variablen durch eine berechnet Gesamten Datensatz, uber die letzten N Beobachtungen in einem Datensatz oder uber die letzten N Beobachtungen innerhalb einer BY-Gruppe. Diese Beispieldateien und Codebeispiele werden von SAS Institute Inc. bereitgestellt, und zwar ohne Gewahrleistung jeglicher Art, entweder ausdrucklich oder implizit, einschlie?lich aber nicht beschrankt auf die implizierten Garantien der Marktgangigkeit und Eignung fur einen bestimmten Zweck. Die Empfanger erkennen an und stimmen zu, dass SAS Institute nicht fur irgendwelche Schaden haftbar ist, die sich aus ihrer Verwendung dieses Materials ergeben. Daruber hinaus bietet das SAS Institute keine Unterstutzung fur die hierin enthaltenen Materialien. Diese Beispieldateien und Codebeispiele werden von SAS Institute Inc. bereitgestellt, und zwar ohne Gewahrleistung jeglicher Art, entweder ausdrucklich oder implizit, einschlie?lich aber nicht beschrankt auf die implizierten Garantien der Marktgangigkeit und Eignung fur einen bestimmten Zweck. Die Empfanger erkennen an und stimmen zu, dass SAS Institute nicht fur irgendwelche Schaden haftbar ist, die sich aus ihrer Verwendung dieses Materials ergeben. Daruber hinaus bietet das SAS Institute keine Unterstutzung fur die hierin enthaltenen Materialien. Berechnen Sie den gleitenden Durchschnitt einer Variablen uber einen gesamten Datensatz, uber die letzten N Beobachtungen in einem Datensatz oder uber die letzten N Beobachtungen innerhalb einer BY-Gruppe. Autoregressive Moving-Average Fehlerprozesse (ARMA-Fehler) und andere Modelle, die involvieren Konnen Verzogerungen von Fehlertermen durch Verwendung von FIT-Anweisungen abgeschatzt und mit Hilfe von SOLVE-Anweisungen simuliert oder prognostiziert werden. ARMA-Modelle fur den Fehlerprozess werden oft fur Modelle mit autokorrelierten Residuen verwendet. Mit dem AR-Makro konnen Modelle mit autoregressiven Fehlerprozessen spezifiziert werden. Mit dem MA-Makro konnen Modelle mit gleitenden Durchschnittsfehlern angegeben werden. Autoregressive Fehler Ein Modell mit autoregressiven Fehler erster Ordnung, AR (1), hat die Form, wahrend ein AR (2) Fehlerprozess die Form hat und so weiter fur Prozesse hoherer Ordnung. Beachten Sie, dass die s unabhangig und identisch verteilt sind und einen Erwartungswert von 0 haben. Ein Beispiel fur ein Modell mit einer AR (2) - Komponente ist usw. fur Prozesse hoherer Ordnung. Zum Beispiel konnen Sie ein einfaches lineares Regressionsmodell mit MA (2) gleitenden Durchschnittsfehlern schreiben, da MA1 und MA2 die gleitenden Mittelwerte sind. Beachten Sie, dass RESID. Y automatisch durch PROC MODEL definiert wird. Die ZLAG-Funktion muss fur MA-Modelle verwendet werden, um die Rekursion der Verzogerungen zu verkurzen. Dadurch wird sichergestellt, dass die verzogerten Fehler in der Lag-Priming-Phase bei Null beginnen und keine fehlenden Werte propagieren, wenn Verzogerungsperiodenvariablen fehlen, und stellt sicher, dass die zukunftigen Fehler null sind, anstatt wahrend Simulation oder Prognose fehlen. Einzelheiten zu den Verzogerungsfunktionen finden Sie im Abschnitt Lag Logic. Dieses mit dem MA-Makro geschriebene Modell lautet wie folgt: Allgemeine Form fur ARMA-Modelle Das allgemeine ARMA-Verfahren (p, q) hat die folgende Form Ein ARMA-Modell (p, q) kann wie folgt angegeben werden: wobei AR i und MA j reprasentieren Die autoregressiven und gleitenden Durchschnittsparameter fur die verschiedenen Verzogerungen. Sie konnen beliebige Namen fur diese Variablen verwenden, und es gibt viele aquivalente Moglichkeiten, die die Spezifikation geschrieben werden konnte. Vektor-ARMA-Prozesse konnen auch mit PROC MODEL geschatzt werden. Beispielsweise kann ein zweidimensionaler AR (1) - Proze? fur die Fehler der beiden endogenen Variablen Y1 und Y2 wie folgt spezifiziert werden: Konvergenzprobleme mit ARMA-Modellen ARMA-Modelle konnen schwer abzuschatzen sein. Wenn die Parameterschatzwerte nicht innerhalb des geeigneten Bereichs liegen, wachsen exponentiell gleitende Modellrestriktionen. Die berechneten Residuen fur spatere Beobachtungen konnen sehr gro? sein oder uberlaufen. Dies kann entweder geschehen, weil falsche Startwerte verwendet wurden oder weil sich die Iterationen von vernunftigen Werten entfernt haben. Bei der Auswahl der Anfangswerte fur ARMA-Parameter sollte Sorgfalt angewendet werden. Startwerte von 0,001 fur ARMA Parameter in der Regel funktionieren, wenn das Modell die Daten gut und das Problem passt gut konditioniert. Man beachte, dass ein MA-Modell oft durch ein hoherwertiges AR-Modell angenahert werden kann und umgekehrt. Dies kann in gemischten ARMA-Modelle in hohen Kollinearitat fuhren, was wiederum kann zu schweren Fehlkonditionierung in den Berechnungen und Instabilitat der Parameterschatzungen fuhren. Wenn Sie Konvergenzprobleme haben, wahrend Sie ein Modell mit ARMA-Fehlerprozessen schatzen, versuchen Sie in Schritten abzuschatzen. Verwenden Sie zunachst eine FIT-Anweisung nur die Strukturparameter mit den ARMA Parameter auf Null (oder zu vernunftigen fruheren Schatzungen, wenn verfugbar), die zu schatzen. Verwenden Sie dann eine andere FIT-Anweisung nur die ARMA-Parameter zu schatzen, die strukturellen Parameterwerte aus dem ersten Lauf mit. Da die Werte der Strukturparameter sind wahrscheinlich ihre endgultigen Schatzungen nahe zu sein, konnten die ARMA Parameterschatzungen nun zusammenlaufen. Verwenden Sie schlie?lich eine andere FIT-Anweisung, um simultane Schatzungen aller Parameter zu erzeugen. Da die Anfangswerte der Parameter jetzt wahrscheinlich ganz nahe an ihre endgultige gemeinsame Schatzungen zu sein, sollten die Schatzungen schnell konvergieren, wenn das Modell fur die Daten geeignet ist. AR Anfangsbedingungen Die Anfangsverzogerungen der Fehlerterme von AR (p) - Modellen konnen auf unterschiedliche Weise modelliert werden. Die autoregressiven Fehlerstartmethoden von SAS / ETS Verfahren unterstutzt sind die folgenden: bedingten kleinsten Quadrate (ARIMA und MODEL Verfahren) bedingungslose kleinsten Quadrate (AUTOREG, ARIMA und MODEL Verfahren) Maximum-Likelihood (AUTOREG, ARIMA und MODEL Verfahren) Yule-Walker (AUTOREG Verfahren nur) Hildreth-Lu, die die ersten p Beobachtungen (MODEL Verfahren nur) loscht siehe Kapitel 8, Die AUTOREG Verfahren, um eine Erklarung und Diskussion uber die Vorzuge der verschiedenen AR (p) den Startmethoden. Die CLS-, ULS-, ML - und HL-Initialisierungen konnen mit PROC MODEL durchgefuhrt werden. Fur AR (1) Fehler konnen diese Initialisierungen wie in Tabelle 18.2 gezeigt erzeugt werden. Diese Verfahren sind in gro?en Proben aquivalent. Tabelle 18.2 Initialisierungen durchgefuhrt durch PROC MODELL: AR (1) ERRORS Die anfanglichen Verzogerungen der Fehlerausdrucke von MA (q) - Modellen konnen auch unterschiedlich modelliert werden. Die folgenden gleitenden durchschnittlichen Fehlerstartparadigmen werden von den ARIMA - und MODEL-Prozeduren unterstutzt: unbedingte kleinste Fehlerquadrate bedingte kleinste Fehlerquadrate Die bedingte Methode der kleinsten Fehlerquadrate zur Schatzung der gleitenden durchschnittlichen Fehlerterme ist nicht optimal, da sie das Startproblem ignoriert. Dies verringert die Effizienz der Schatzungen, obwohl sie unverandert bleiben. Die anfanglichen verzogerten Residuen, die sich vor dem Start der Daten erstrecken, werden als 0 angenommen, ihr unbedingter Erwartungswert. Dies fuhrt zu einer Differenz zwischen diesen Residuen und den verallgemeinerten Resten der kleinsten Quadrate fur die gleitende durchschnittliche Kovarianz, die im Gegensatz zum autoregressiven Modell durch den Datensatz fortbesteht. Normalerweise konvergiert diese Differenz schnell auf 0, aber fur fast nicht-invertierbare gleitende Durchschnittsprozesse ist die Konvergenz ziemlich langsam. Um dieses Problem zu minimieren, sollten Sie viele Daten haben, und die gleitenden Durchschnittsparameter-Schatzungen sollten gut innerhalb des invertiblen Bereichs liegen. Dieses Problem kann auf Kosten des Schreibens eines komplexeren Programms korrigiert werden. Unbedingte Kleinste-Quadrate-Schatzungen fur das MA (1) - Proze? konnen durch Spezifizieren des Modells wie folgt erzeugt werden: Gleitende Durchschnittsfehler konnen schwer abgeschatzt werden. Man sollte erwagen, eine AR (p) - Naherung fur den gleitenden Durchschnitt zu verwenden. Ein gleitender Durchschnitt kann in der Regel durch einen autoregressiven Prozess gut approximiert werden, wenn die Daten nicht geglattet oder differenziert sind. Das AR-Makro Das SAS-Makro AR erzeugt Programmieranweisungen fur PROC MODEL fur autoregressive Modelle. Das AR-Makro ist Teil der SAS / ETS-Software, und es sind keine speziellen Optionen erforderlich, um das Makro zu verwenden. Das autoregressive Verfahren kann auf die strukturellen Gleichungsfehler oder auf die endogenen Reihen selbst angewendet werden. Das AR-Makro kann fur folgende Arten von Autoregression verwendet werden: uneingeschrankte Vektorautoregression beschrankte Vektorautoregression Univariate Autoregression Um den Fehlerterm einer Gleichung als autoregressiven Prozess zu modellieren, verwenden Sie die folgende Anweisung nach der Gleichung: Angenommen, Y ist eine Linearen Funktion von X1, X2 und einem AR (2) Fehler. Sie wurden dieses Modell wie folgt schreiben: Die Aufrufe zu AR mussen nach allen Gleichungen kommen, auf die sich der Prozess bezieht. Der vorhergehende Makroaufruf AR (y, 2) erzeugt die in der LIST-Ausgabe in Abbildung 18.58 gezeigten Anweisungen. Abbildung 18.58 LIST Optionsausgabe fur ein AR (2) - Modell Die PRED-Prafixvariablen sind temporare Programmvariablen, die verwendet werden, so dass die Verzogerungen der Residuen die korrekten Residuen sind und nicht die, die durch diese Gleichung neu definiert werden. Beachten Sie, dass dies den Aussagen entspricht, die explizit im Abschnitt Allgemeine Formulare fur ARMA-Modelle beschrieben sind. Sie konnen die autoregressiven Parameter auch bei ausgewahlten Verzogerungen auf Null setzen. Wenn Sie zum Beispiel autoregressive Parameter in den Lags 1, 12 und 13 wunschen, konnen Sie die folgenden Anweisungen verwenden: Diese Anweisungen erzeugen die in Abbildung 18.59 dargestellte Ausgabe. Abbildung 18.59 LIST-Option Ausgang fur ein AR-Modell mit Lags bei 1, 12 und 13 Die MODEL-Prozedurauflistung der kompilierten Programmcode-Anweisung als Parsed PRED. yab x1 c x2 RESID. y PRED. y - ACTUAL. y ERROR. y PRED. Y - y OLDPRED. y PRED. y yl1 ZLAG1 (y - perdy) yl12 ZLAG12 (y - perdy) yl13 ZLAG13 (y - perdy) RESID. y PRED. y - ACTUAL. y ERROR. y PRED. y - y Es gibt Variationen der Methode der bedingten Kleinste-Quadrate, je nachdem, ob Beobachtungen am Anfang der Serie zum Aufwarmen des AR-Prozesses verwendet werden. Die AR-bedingte Methode der kleinsten Quadrate verwendet standardma?ig alle Beobachtungen und nimmt Nullen fur die Anfangsverzogerungen autoregressiver Terme an. Wenn Sie die M-Option verwenden, konnen Sie anfordern, dass AR die unbedingte Methode der kleinsten Fehlerquadrate (ULS) oder Maximum-Likelihood (ML) anwendet. Zum Beispiel, Diskussionen dieser Methoden wird im Abschnitt AR Anfangsbedingungen zur Verfugung gestellt. Unter Verwendung der Option MCLS n konnen Sie anfordern, dass die ersten n Beobachtungen verwendet werden, um Schatzungen der anfanglichen autoregressiven Verzogerungen zu berechnen. In diesem Fall beginnt die Analyse mit der Beobachtung n 1. Beispielsweise konnen Sie mit dem AR-Makro ein autoregressives Modell an die endogene Variable anstelle des Fehlerterms uber die Option TYPEV anwenden. Wenn Sie beispielsweise die funf letzten Lags von Y der Gleichung im vorherigen Beispiel hinzufugen mochten, konnen Sie AR verwenden, um die Parameter und die Lags mit den folgenden Anweisungen zu generieren: Die obigen Anweisungen erzeugen die in Abbildung 18.60 dargestellte Ausgabe. Abbildung 18.60 LIST Option Ausgang fur ein AR-Modell von Y Dieses Modell prognostiziert Y als lineare Kombination von X1, X2, einem Intercept und den Werten von Y in den letzten funf Perioden. Unrestricted Vector Autoregression Um die Fehlerausdrucke eines Gleichungssystems als vektorautoregressiven Prozess zu modellieren, verwenden Sie die folgende Form des AR-Makros nach den Gleichungen: Der Name des Prozessnamens ist ein beliebiger Name, den Sie fur AR verwenden, um Namen fur den autoregressiven Namen zu verwenden Werden. Mit dem AR-Makro konnen Sie verschiedene AR-Prozesse fur verschiedene Satze von Gleichungen modellieren, indem Sie fur jeden Satz unterschiedliche Prozessnamen verwenden. Der Prozessname stellt sicher, dass die verwendeten Variablennamen eindeutig sind. Verwenden Sie fur den Prozess einen kurzen Prozessname-Wert, wenn Parameter-Schatzwerte in einen Ausgabedatensatz geschrieben werden sollen. Das AR-Makro versucht, Parameternamen zu erstellen, die kleiner oder gleich acht Zeichen sind, aber diese wird durch die Lange des Prozessnamens begrenzt. Die als Prafix fur die AR-Parameternamen verwendet wird. Der Variablenlistenwert ist die Liste der endogenen Variablen fur die Gleichungen. Beispielsweise wird angenommen, dass Fehler fur die Gleichungen Y1, Y2 und Y3 durch einen autoregressiven Prozess der zweiten Ordnung erzeugt werden. Sie konnen die folgenden Aussagen verwenden, die fur Y1 und ahnlichen Code fur Y2 und Y3 erzeugen: Fur Vektorprozesse kann nur die Methode der bedingten kleinsten Quadrate (MCLS oder MCLS n) verwendet werden. Sie konnen auch das gleiche Formular mit Einschrankungen verwenden, dass die Koeffizientenmatrix bei ausgewahlten Verzogerungen 0 ist. Zum Beispiel verwenden die folgenden Aussagen einen Vektorprozess der dritten Ordnung auf die Gleichungsfehler, wobei alle Koeffizienten bei Verzogerung 2 auf 0 beschrankt sind und die Koeffizienten bei den Verzogerungen 1 und 3 unbeschrankt sind: Sie konnen die drei Reihen Y1Y3 als vektorautoregressiven Prozess modellieren In den Variablen statt in den Fehlern, indem Sie die Option TYPEV verwenden. Wenn Sie Y1Y3 als Funktion von vergangenen Werten von Y1Y3 und einigen exogenen Variablen oder Konstanten modellieren mochten, konnen Sie mit AR die Anweisungen fur die Lag-Terme erzeugen. Schreiben Sie eine Gleichung fur jede Variable fur den nichtautoregressiven Teil des Modells und rufen Sie dann AR mit der Option TYPEV auf. Zum Beispiel kann der nichtautoregressive Teil des Modells eine Funktion von exogenen Variablen sein, oder es konnen Abfangparameter sein. Wenn es keine exogenen Komponenten fur das Vektorautoregressionsmodell gibt, die keine Abschnitte enthalten, dann weisen Sie jeder der Variablen Null zu. Es muss eine Zuordnung zu jeder der Variablen vorhanden sein, bevor AR aufgerufen wird. Dieses Beispiel modelliert den Vektor Y (Y1 Y2 Y3) als eine lineare Funktion nur seines Werts in den vorherigen zwei Perioden und einen Wei?rauschenfehlervektor. Das Modell hat 18 (3 3 3 3) Parameter. Syntax des AR-Makros Es gibt zwei Falle der Syntax des AR-Makros. Wenn Einschrankungen fur einen Vektor-AR-Prozess nicht benotigt werden, hat die Syntax des AR-Makros die allgemeine Form, die ein Prafix fur AR spezifiziert, das beim Konstruieren von Namen von Variablen zum Definieren des AR-Prozesses verwendet werden soll. Wenn der Endolist nicht angegeben wird, ist die endogene Liste standardma?ig der Name. Der der Name der Gleichung sein muss, auf die der AR-Fehlerprozess angewendet werden soll. Der Name darf nicht langer als 32 Zeichen sein. Ist die Reihenfolge des AR-Prozesses. Gibt die Liste der Gleichungen an, auf die der AR-Prozess angewendet werden soll. Wenn mehr als ein Name gegeben wird, wird ein unbeschrankter Vektorprozess mit den strukturellen Residuen aller Gleichungen erzeugt, die als Regressoren in jeder der Gleichungen enthalten sind. Wenn nicht angegeben, verwendet endolist standardma?ig den Namen. Gibt die Liste der Verzogerungen an, zu denen die AR-Terme hinzugefugt werden sollen. Die Koeffizienten der Terme, die nicht aufgelistet sind, werden auf 0 gesetzt. Alle aufgelisteten Lags mussen kleiner oder gleich nlag sein. Und es durfen keine Duplikate vorhanden sein. Wenn nicht angegeben, wird die Verzogerungsliste standardma?ig auf alle Verzogerungen 1 bis nlag gesetzt. Gibt die zu implementierende Schatzmethode an. Gultige Werte von M sind CLS (bedingte Schatzungen der kleinsten Quadrate), ULS (unbedingte Schatzungen der kleinsten Quadrate) und ML (Maximum Likelihood Estimates). MCLS ist die Voreinstellung. Nur MCLS ist erlaubt, wenn mehr als eine Gleichung angegeben wird. Die ULS - und ML-Methoden werden fur AR-AR-Modelle von AR nicht unterstutzt. Dass das AR-Verfahren auf die endogenen Variablen anstelle der strukturellen Residuen der Gleichungen angewendet werden soll. Eingeschrankte Vektorautoregression Sie konnen steuern, welche Parameter in den Prozess eingeschlossen werden, wobei die Parameter auf 0 begrenzt werden, die Sie nicht einschlie?en. Verwenden Sie zuerst AR mit der Option DEFER, um die Variablenliste zu deklarieren und die Dimension des Prozesses zu definieren. Verwenden Sie dann zusatzliche AR-Aufrufe, um Ausdrucke fur ausgewahlte Gleichungen mit ausgewahlten Variablen an ausgewahlten Verzogerungen zu generieren. Zum Beispiel sind die erzeugten Fehlergleichungen wie folgt: Dieses Modell besagt, da? die Fehler fur Y1 von den Fehlern sowohl von Y1 als auch von Y2 (aber nicht von Y3) bei beiden Verzogerungen 1 und 2 abhangen und da? die Fehler fur Y2 und Y3 davon abhangen Die vorherigen Fehler fur alle drei Variablen, aber nur bei Verzogerung 1. AR-Makro-Syntax fur eingeschrankten Vektor-AR Eine alternative Verwendung von AR ist es, Einschrankungen fur einen Vektor-AR-Prozess durch Aufruf von AR mehrmals aufzuerlegen, um verschiedene AR-Terme und Lags fur verschiedene festzulegen Gleichungen. Der erste Aufruf hat die allgemeine Form spezifiziert ein Prafix fur AR zu verwenden, bei der Konstruktion von Namen von Variablen benotigt, um den Vektor AR-Prozess zu definieren. Gibt die Reihenfolge des AR-Prozesses an. Gibt die Liste der Gleichungen an, auf die der AR-Prozess angewendet werden soll. Gibt an, dass AR den AR-Prozess nicht generieren soll, sondern auf weitere Informationen warten soll, die in spateren AR-Aufrufen fur denselben Namenwert angegeben sind. Die nachfolgenden Anrufe haben die allgemeine Form ist die gleiche wie im ersten Aufruf. Spezifiziert die Liste der Gleichungen, auf die die Spezifikationen in diesem AR-Aufruf angewendet werden sollen. Nur Namen, die im Endolistenwert des ersten Aufrufs fur den Namenswert angegeben sind, konnen in der Liste der Gleichungen in eqlist erscheinen. Spezifiziert die Liste der Gleichungen, deren verzogerte strukturelle Residuen als Regressoren in die Gleichungen in eqlist aufgenommen werden sollen. Nur Namen im Endolisten des ersten Aufrufs fur den Namenswert konnen in varlist erscheinen. Wenn nicht angegeben, wird varlist standardma?ig Endolist. Gibt die Liste der Verzogerungen an, zu denen die AR-Terme hinzugefugt werden sollen. Die Koeffizienten der Terme, die nicht aufgelistet sind, werden auf 0 gesetzt. Alle aufgelisteten Verzogerungen mussen kleiner oder gleich dem Wert von nlag sein. Und es durfen keine Duplikate vorhanden sein. Wenn nicht angegeben, verwendet laglist standardma?ig alle Verzogerungen 1 bis nlag. Das MA-Makro Das SAS-Makro MA generiert Programmieranweisungen fur PROC MODEL fur gleitende Durchschnittsmodelle. Das MA-Makro ist Teil der SAS / ETS-Software, und es sind keine speziellen Optionen erforderlich, um das Makro zu verwenden. Der gleitende Mittelwertfehlerproze? kann auf die strukturellen Gleichungsfehler angewendet werden. Die Syntax des MA-Makros entspricht dem AR-Makro, au?er es gibt kein TYPE-Argument. Wenn Sie die kombinierten MA - und AR-Makros verwenden, muss das Makro MA dem AR-Makro folgen. Die folgenden SAS / IML-Anweisungen erzeugen einen ARMA-Fehlerproze? (1, (1 3)) und speichern ihn im Datensatz MADAT2. Die folgenden PROC MODEL-Anweisungen werden verwendet, um die Parameter dieses Modells unter Verwendung der maximalen Wahrscheinlichkeitsfehlerstruktur zu schatzen: Die Schatzungen der durch diesen Durchlauf erzeugten Parameter sind in Abbildung 18.61 dargestellt. Abbildung 18.61 Schatzungen aus einem ARMA-Prozess (1, (1 3)) Es gibt zwei Falle der Syntax fur das MA-Makro. Wenn Beschrankungen fur einen Vektor-MA-Prozess nicht erforderlich sind, hat die Syntax des MA-Makros die allgemeine Form, die ein Prafix fur MA vorgibt, das beim Konstruieren von Namen von Variablen verwendet wird, die benotigt werden, um den MA-Prozess zu definieren, und ist der Standard-Endolist. Ist die Reihenfolge des MA-Prozesses. Spezifiziert die Gleichungen, auf die das MA-Verfahren angewendet werden soll. Wenn mehr als ein Name angegeben wird, wird die CLS-Schatzung fur den Vektorprozess verwendet. Gibt die Verzogerungen an, zu denen die MA-Bedingungen hinzugefugt werden sollen. Alle aufgelisteten Verzogerungen mussen kleiner oder gleich nlag sein. Und es durfen keine Duplikate vorhanden sein. Wenn nicht angegeben, wird die Verzogerungsliste standardma?ig auf alle Verzogerungen 1 bis nlag gesetzt. Gibt die zu implementierende Schatzmethode an. Gultige Werte von M sind CLS (bedingte Schatzungen der kleinsten Quadrate), ULS (unbedingte Schatzungen der kleinsten Quadrate) und ML (Maximum Likelihood Estimates). MCLS ist die Voreinstellung. Nur MCLS ist erlaubt, wenn mehr als eine Gleichung im Endolisten angegeben ist. MA-Makro-Syntax fur eingeschrankte Vektorbewegungsmittel Eine alternative Verwendung von MA ist es, Beschrankungen fur einen Vektor-MA-Proze? durch Aufruf von MA mehrere Male aufzuerlegen, um verschiedene MA-Terme und Verzogerungen fur verschiedene Gleichungen anzugeben. Der erste Aufruf hat die allgemeine Form spezifiziert ein Prafix fur MA, um beim Erstellen von Namen von Variablen fur die Definition der Vektor-MA-Prozess zu verwenden. Spezifiziert die Reihenfolge des MA-Prozesses. Spezifiziert die Liste der Gleichungen, auf die das MA-Verfahren angewendet werden soll. Spezifiziert, da? MA nicht den MA-Proze? erzeugen soll, sondern auf weitere Informationen, die in spateren MA-Aufrufen fur denselben Namenwert spezifiziert werden, wartet. Die nachfolgenden Anrufe haben die allgemeine Form ist die gleiche wie im ersten Aufruf. Spezifiziert die Liste der Gleichungen, auf die die Spezifikationen in diesem MA-Aufruf angewendet werden sollen. Spezifiziert die Liste der Gleichungen, deren verzogerte strukturelle Residuen als Regressoren in die Gleichungen in eqlist aufgenommen werden sollen. Spezifiziert die Liste der Verzogerungen, bei denen die MA-Begriffe hinzugefugt werden sollen. Einfacher gleitender Durchschnitt mit Summationsfunktion Wissenschaftler und Ingenieure verwenden On-line-Sensoren und Messgerate, um eine nahezu unendliche Anzahl von Prozessattributen zu uberwachen. Bei der Analyse von Zeitreihendaten, die von Historikern und Datenloggern erfasst werden, kommen zwei Fragen regelma?ig auf: Wie kann ich einen gleitenden Durchschnitt und eine damit zusammenhangende Frage berechnen: Wie zeige ich Zeilen nach einer Lucke in meinen Zeitreihendaten an, kann JMP sowohl leicht, Aber die Antwort erfordert ein wenig Kenntnis von einer weniger haufig verwendeten Spaltenformelfunktion. Es ist oft bequem, einen gleitenden Durchschnitt fur zeitabgetastete Daten zu berechnen. Dies dampft das Rauschen im Datenstrom und lasst uns zu einem bestimmten Zeitpunkt einen mittleren Messwert haben. Zum Beispiel habe ich in der Datentabelle in Fig. 4 ein on-line-pH-Messgerat, das eine Messung einmal pro Sekunde aufzeichnet, aber mein Trubungsmessgerat kann nur alle 10 Sekunden eine Messung aufzeichnen. Ich konnte einfach die 10-Sekunden-Trubungsmesswert mit der entsprechenden pH-Messung, aber die Trubungsmessung tatsachlich stellt die letzten 10 Sekunden von dem, was das Instrument sah, und ich mochte es mit einer ahnlichen 10-Sekunden-Zeitauflosung des pH-Wertes vergleichen. Um dies zu tun, muss ich den gleitenden Durchschnitt der letzten 10 Sekunden der pH-Messungen berechnen. Die 1-Sekunden-Auflosung und die 10-Sekunden-Bewegungsdurchschnitte werden im Graph Builder-Diagramm unterhalb der Tabelle in 5 verglichen. Die zweite Frage ergibt sich, wenn wir mit gleitenden Durchschnitten arbeiten. Eine Annahme, die wir mit einem gleitenden Durchschnitt haben, ist, dass jede Messung gleich beabstandet ist. Dies macht den gleitenden Durchschnitt gleichma?ig uber alle Intervalle gewichtet. Aber periodisch (im realen Leben), gibt es kurze Lucken in den Datenstrom, und Lucken langer als einige sinnvolle Lange der Zeit mussen identifiziert werden, um uns zu warnen, dass die Annahme aufgegliedert ist. Diese Lucken werden durch eine Vielzahl von Problemen, wie Kurzschlusse, intermittierende Dropouts oder nur fehlende Daten von Netzwerk verbundenen Geraten verursacht. Ein gleitender Durchschnitt kann in einem einzigen Schritt mit der Summationsfunktion im Spaltenformel-Editor berechnet werden. Figure 1. Summationsfunktion, die verwendet wird, um einen gleitenden Durchschnitt einer Saule mit dem Namen pH zu berechnen. Als Text ist die Formel in Abbildung 1 Summation (i 0, 9, Lag (: pH, i)) / 10 Die Summationsfunktion (Abbildung 1) arbeitet wie eine iterative Schleife. In diesem Fall, wahrend i zwischen 0 und 9 ist, berechnet es die Summe der Werte, die es vom Argument auf der rechten Seite erhalt. Das Argument auf der rechten Seite wird als Lag (: pH, 0), Lag (: pH, 1), Lag (: pH, 2), Lag (: pH, 3) Lag (: pH, 9) bewertet. In diesem Fall ist Lag (: pH, 0) der Wert an der aktuellen Zeile der pH-Saule und Lag (: pH, 9) der Wert 9 Zeilen uber der aktuellen Zeile (fur insgesamt 10 Zeilen). Das zweite Problem ist ein wenig schwierig, und es wird einfacher sein, brechen sie in zwei Schritten. In Schritt eins machen wir eine Formelspalte, um die gro?en Zeitlucken zu markieren, und dann werden wir in Schritt zwei eine zweite Formel hinzufugen, die einen Bereich von Zeilen nach der Zeitlucke markiert. Der erste Schritt besteht darin, eine neue Spalte mit dem Namen Time Gap zu erstellen und dann eine Formel zum Markieren von Lucken hinzuzufugen, wenn sie langer als 5 Sekunden wie folgt sind: Zeitstempel - Verzogerung (: Zeitstempel, 1) gt 5 Oder wenn Sie sie ausfuhren mochten In diesem Fall mochte ich wissen, wann Zeitabstande von 5 Sekunden oder langer passiert sind In anderen Projekten, ich wirklich nur wissen musste, wenn langere Lucken aufgetreten. Die Funktion Datumdifferenz berechnet die Differenz zwischen zwei Datumswerten und gibt das Ergebnis in Einheiten zuruck, die angegeben werden konnen (z. B. Stunde, Minute, Tag, Woche, Jahr). In beiden Fallen, wenn die Differenz gro?er als 30 ist, wird die Formel als 1 fur wahr und 0 fur falsch ausgewertet. Im zweiten Schritt erstellen wir einen neuen Spaltennamen Gap Flag und fugen eine Formel hinzu, um 10 Zeilen nach der Lucke zu markieren, die in der Zeitspalt-Spalte erkannt wird. Abbildung 2. Summationsfunktion, die verwendet wird, um eine numerische Markierung zu erzeugen. Als Text ist die Formel in Fig. 2 Summation (i & sub0 ;, 9, Lag (: Zeitgap, i)) gt 0 Wiederum arbeitet die Summationsfunktion (Fig. 2) wie eine iterative Schleife. Dieses Mal wird es mit einem bedingten Argument kombiniert. Wahrend i zwischen 0 und 9 liegt, wenn die Summe der Werte in der Spalte Zeitspalte gro?er als 0 ist, wird die Formel als 1 fur wahr oder 0 fur falsch ausgewertet. Wenn mindestens ein 1 in der Gap-Zeitspalte fur die vorherigen 30 Zeilen vorhanden ist, ist der Wert in dieser Flag-Spalte ebenfalls 1. Mit nur ein paar kleine Tweaks, konnen wir diese Formel setzen die Farbe der Zeile Maker, auch. Um diese Formel zu verwenden, erstellen Sie eine neue Spalte und setzen Sie den Datentyp auf Row State. Wenn (Summation (i 0, 9, Lag (: Zeitspalte, i)) gt 0, Row Zustand () Farbe Zustand (rot), Row Zustand () Farbe Zustand (blau) Die Summierungsfunktion ist ein wichtiges Werkzeug in Ihrem JMP Toolbox, und es kann viel Zeit und Muhe sparen. Fur weitere Informationen uber die Syntax und die Verwendung der Summation Funktion, check out Mit JMP, die Scripting Guide Bucher und die Scripting-Index - alle finden Sie unter dem Menu Hilfe in JMP. In diesem Beitrag, zeige ich einen Trick, um gleitende durchschnittliche Berechnung zu tun (Kann auf andere Operationen erweitert werden, die Fensterfunktionen erfordern), die super schnell ist. Haufig mussen SAS-Analytiker eine gleitende Durchschnittsberechnung durchfuhren und es gibt mehrere Optionen in der Reihenfolge der Praferenz: 1. PROC EXPAND 2. DATENSCHRITT 3. PROC SQL Aber viele Standorte durfen nicht SAS / ETS verwenden, um PROC EXPAND zu verwenden und gleitenden Durchschnitt zu machen In DATA STEP erfordert eine Codierung und ist fehleranfallig. PROC SQL ist eine naturliche Wahl fur Junior-Programmierer und in vielen Business-Fallen die einzige Losung, aber SAS39s PROC SQL fehlt Fenster-Funktionen, die in vielen DBs verfugbar sind, um gleitende durchschnittliche Berechnung zu erleichtern. Eine Technik, die Menschen in der Regel verwenden, ist CROSS JOIN, das ist sehr teuer und keine praktikable Losung fur auch mittelgro?e Datensatze. In diesem Beitrag zeige ich einen Trick, um die gleitende Durchschnittsberechnung durchzufuhren (kann auf andere Operationen erweitert werden, die Fensterfunktionen erfordern), die super schnell ist. Man betrachte die einfachste gleitende Durchschnittsberechnung, wo die nachfolgenden K-Beobachtungen in die Berechnung einbezogen werden, namlich MA (K), hier setzen wir K5. Zuerst erzeugen wir 20 Obsample-Daten, wobei die Variablen-ID fur das Fenstering verwendet werden soll und die Variable X fur die MA-Berechnung verwendet wird. Anschlie?end wenden wir den Standard CROSS JOIN an, um zuerst die resultierenden Daten, nicht gruppiert, zu untersuchen Um zu verstehen, wie die Datenstruktur genutzt werden kann. Aus dem resultierenden Datensatz ist es schwer, einen Anhaltspunkt zu finden, jetzt let39s sortieren durch quotbidquot Spalte in diesem Datensatz: Von diesen sortierten Daten ist es klar, dass wir tatsachlich don39t haben, CROSS JOIN den gesamten ursprunglichen Datensatz, Konnen wir einen Quotequotdatensatz erzeugen, der den Differenzwert enthalt und den ursprunglichen Datensatz CROSS JOIN mit diesem viel kleineren Quottendatensatz setzen und alle Daten, die wir fur die MA-Berechnung verwenden mussen, dort sein werden. Nun let39s tun es: CROSS JOIN ursprunglichen Daten mit quot Operationquot-Daten, sortieren nach (a. idops), die eigentlich quotbid39 in sortierten Datensatz Beachten Sie, dass in obigen Code ist es notwendig, ax multiplizieren mit b. weight, so dass die Daten Kann zwischengeschleift werden, da sonst der gleiche X-Wert aus der ursprunglichen Tabelle ausgegeben wird und die MA-Berechnung fehlgeschlagen ist. Die explizite Gewichtsvariable fugt der gesamten MA-Berechnung tatsachlich mehr Flexibilitat hinzu. Beim Festlegen von 1 fur alle obs-Ergebnisse in einer einfachen MA-Berechnung, zuweisen, verschiedene Gewichte wird dazu beitragen, komplexere MA-Computing, wie z. B. geben weitere Beobachtungen weniger Gewicht fur ein zerlegtes MA. Wenn unterschiedliche K-Parameter in MA (K) Berechnungen erforderlich sind, muss nur der Betriebsdatensatz aktualisiert werden, was trivialer Job ist. Nun ist die eigentliche Code-Vorlage fur MA (K) Berechnung: Mit dieser neuen Methode ist es interessant, sie mit dem teuren Self CROSS JOIN sowie PROC EXPAND zu vergleichen. Auf meiner Workstation (Intel i5 3.8Ghz, 32GB Speicher, 1TB 72K HDD) ist selbst CROSS JOIN prohibitiv lang in der Laufzeit (wenn die Daten gro? sind), wahrend die neue Methode nur 2X so viel Zeit wie PROC EXPAND verwendet, sind beide Zeitaufwendungen Trivial Vergleich mit Self CROSS JOIN. Der unten gezeigte Zeitverbrauch ist in Sekunden angegeben. Unten konnen die Code-Leser laufen und vergleichen Sie sich. Geschrieben 10. Mai 2015 von Liang Xie SAS Programmierung fur Data Mining