Gleitende Durchschnittliche Modellansichten




Gleitende Durchschnittliche ModellansichtenEin RIMA steht fur Autoregressive Integrated Moving Average Modelle. Univariate (Einzelvektor) ARIMA ist eine Prognosemethode, die die zukunftigen Werte einer Serie, die vollstandig auf ihrer eigenen Tragheit 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 Ausrei?ern zeigt. Manchmal nennt man Box-Jenkins (nach den ursprunglichen Autoren), ARIMA ist in der Regel uberlegen exponentielle Glattung Techniken, wenn die Daten relativ lange und die Korrelation zwischen vergangenen Beobachtungen ist stabil. Wenn die Daten kurz oder stark fluchtig sind, kann eine gewisse Glattungsmethode besser ablaufen. Wenn Sie nicht uber mindestens 38 Datenpunkte verfugen, sollten Sie eine andere Methode als ARIMA betrachten. Der erste Schritt bei der Anwendung der ARIMA-Methodik ist die Uberprufung der Stationaritat. Stationaritat impliziert, dass die Reihe auf einem ziemlich konstanten Niveau uber Zeit bleibt. Wenn ein Trend besteht, wie in den meisten wirtschaftlichen oder geschaftlichen Anwendungen, dann sind Ihre Daten nicht stationar. 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 wachst mit einer schnelleren Rate. In einem solchen Fall werden die Hohen und Tiefen der Saisonalitat im Laufe der Zeit dramatischer. Ohne dass diese Stationaritatsbedingungen erfullt sind, konnen viele der mit dem Prozess verbundenen Berechnungen nicht berechnet werden. Wenn eine grafische Darstellung der Daten Nichtstationaritat anzeigt, dann sollten Sie die Serie unterscheiden. Die Differenzierung ist eine hervorragende Moglichkeit, eine nichtstationare Serie in eine stationare 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 wachst mit einer ziemlich konstanten Rate. Wenn es mit steigender Rate wachst, konnen Sie das gleiche Verfahren anwenden und die Daten erneut differenzieren. Ihre Daten wurden 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 uber die Zeit miteinander korreliert werden. Die Anzahl der Perioden wird in der Regel als Verzogerung bezeichnet. Zum Beispiel misst eine Autokorrelation bei Verzogerung 1, wie die Werte 1 Periode auseinander uber die gesamte Reihe miteinander korreliert sind. Eine Autokorrelation bei Verzogerung 2 misst, wie die Daten, die zwei Perioden voneinander getrennt sind, uber die gesamte Reihe miteinander korrelieren. Autokorrelationen konnen im Bereich von 1 bis -1 liegen. Ein Wert nahe 1 gibt eine hohe positive Korrelation an, wahrend ein Wert nahe -1 impliziert eine hohe negative Korrelation. Diese Ma?nahmen werden meist durch grafische Darstellungen, sogenannte Korrelagramme, ausgewertet. Ein Korrelationsdiagramm zeigt die Autokorrelationswerte fur eine gegebene Reihe bei unterschiedlichen Verzogerungen. Dies wird als Autokorrelationsfunktion bezeichnet und ist bei der ARIMA-Methode sehr wichtig. Die ARIMA-Methodik versucht, die Bewegungen in einer stationaren 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 unerklarlichen Zufallsfehler E (t) erklart werden kann. Wenn der geschatzte Wert von A (1) 0,30 betrug, dann ware der aktuelle Wert der Reihe mit 30 seines vorherigen Wertes 1 verknupft. Naturlich konnte 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) zuzuglich 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 ahnlich sind, ist das Konzept dahinter ganz anders. Bewegliche Durchschnittsparameter beziehen sich auf das, was in der Periode t stattfindet, nur auf die zufalligen 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 Ansatzen. 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 fur 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) zusammenhangt. Wie im Fall von autoregressiven Modellen konnen die gleitenden Durchschnittsmodelle auf ubergeordnete Strukturen mit unterschiedlichen Kombinationen und gleitenden mittleren Langen erweitert werden. Die ARIMA-Methodik erlaubt es auch, Modelle zu erstellen, die sowohl autoregressive als auch gleitende Durchschnittsparameter zusammenfuhren. Diese Modelle werden oft als gemischte Modelle bezeichnet. Obwohl dies fur eine kompliziertere Prognose-Tool macht, kann die Struktur tatsachlich 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 ublicherweise als ARIMA (p, d, q) angegeben. Dies ist die Reihenfolge der autoregressiven Komponenten (p), der Anzahl der differenzierenden Operatoren (d) und der hochsten 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 Stationaritat 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 Identifikationsproze? gewidmet wurde. Es hing von der graphischen und numerischen Auswertung der Stichprobenautokorrelation und der partiellen Autokorrelationsfunktionen ab. Nun, fur Ihre grundlegenden Modelle, ist die Aufgabe nicht allzu schwierig. Jeder hat Autokorrelationsfunktionen, die eine bestimmte Weise aussehen. Allerdings, wenn Sie gehen in der Komplexitat, 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 (Ausrei?er, Messfehler etc.) den theoretischen Identifikationsprozess verzerren konnen. 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, konnen autoregressive Begriffe und / oder gleitende Durchschnittsterme enthalten. In Woche 1 erlernten wir einen autoregressiven Term in einem Zeitreihenmodell fur die Variable x t ist ein verzogerter Wert von x t. Beispielsweise ist ein autoregressiver Term der Verzogerung 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) uberschritten, was bedeutet, da? die wt identisch unabhangig 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 Lehrbucher und Softwareprogramme definieren das Modell mit negativen Vorzeichen vor den Begriffen. Dies andert nicht die allgemeinen theoretischen Eigenschaften des Modells, obwohl es die algebraischen Zeichen der geschatzten Koeffizientenwerte und (nicht quadrierten) Ausdrucke in Formeln fur ACFs und Abweichungen umwandelt. Sie mussen Ihre Software uberprufen, um zu uberprufen, ob negative oder positive Vorzeichen verwendet worden sind, um das geschatzte 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 fur Verzogerung 1 ist. Alle anderen Autokorrelationen sind 0. Somit ist ein Proben-ACF mit einer signifikanten Autokorrelation nur bei Verzogerung 1 ein Indikator fur ein mogliches MA (1) - Modell. Fur 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 uberstehendes 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 fur eine MA (1) mit 1 0,7. In der Praxis liefert eine Probe gewohnlich 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. Fur diese Simulation folgt ein Zeitreihen-Diagramm der Probendaten. Wir konnen nicht viel von dieser Handlung erzahlen. Die Proben-ACF fur die simulierten Daten folgt. Wir sehen eine Spitze bei Verzogerung 1, gefolgt von im Allgemeinen nicht signifikanten Werten fur Verzogerungen nach 1. Es ist zu beachten, dass das Beispiel-ACF nicht mit dem theoretischen Muster des zugrunde liegenden MA (1) ubereinstimmt, was bedeutet, dass alle Autokorrelationen fur Verzogerungen nach 1 0 sein werden Eine andere Probe hatte eine geringfugig unterschiedliche Probe ACF wie unten gezeigt, hatte aber wahrscheinlich die gleichen breiten Merkmale. Theroretische Eigenschaften einer Zeitreihe mit einem MA (2) - Modell Fur das MA (2) - Modell sind die theoretischen Eigenschaften die folgenden: Die einzigen Werte ungleich Null im theoretischen ACF sind fur die Lags 1 und 2. Autokorrelationen fur hohere Lags sind 0 , So zeigt ein Beispiel-ACF mit signifikanten Autokorrelationen bei Lags 1 und 2, aber nicht signifikante Autokorrelationen fur hohere Lags ein mogliches 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 Verzogerungen 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 fur 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 fur die MA (1) Beispieldaten konnen Sie nicht viel davon erzahlen. Die Proben-ACF fur die simulierten Daten folgt. Das Muster ist typisch fur Situationen, in denen ein MA (2) - Modell nutzlich sein kann. Es gibt zwei statistisch signifikante Spikes bei Lags 1 und 2, gefolgt von nicht signifikanten Werten fur andere Lags. Beachten Sie, dass aufgrund des Stichprobenfehlers das Muster ACF nicht genau dem theoretischen Muster entsprach. ACF fur allgemeine MA (q) - Modelle Eine Eigenschaft von MA (q) - Modellen besteht im Allgemeinen darin, dass Autokorrelationen ungleich Null fur die ersten q-Verzogerungen und Autokorrelationen 0 fur alle Verzogerungen gt q vorhanden sind. Nicht-Eindeutigkeit der Verbindung zwischen Werten von 1 und (rho1) in MA (1) Modell. Im MA (1) - Modell fur einen Wert von 1. Die reziproke 1/1 gibt den gleichen Wert fur Als Beispiel, verwenden Sie 0.5 fur 1. Und dann 1 / (0,5) 2 fur 1 verwenden. Youll erhalten (rho1) 0,4 in beiden Fallen. Um eine theoretische Einschrankung als Invertibilitat zu befriedigen. Wir beschranken MA (1) - Modelle auf Werte mit einem Absolutwert von weniger als 1. In dem gerade angegebenen Beispiel ist 1 0,5 ein zulassiger Parameterwert, wahrend 1 1 / 0,5 2 nicht. Invertibilitat von MA-Modellen Ein MA-Modell soll invertierbar sein, wenn es algebraisch aquivalent zu einem konvergierenden unendlichen Ordnungs-AR-Modell ist. Durch Konvergenz meinen wir, dass die AR-Koeffizienten auf 0 sinken, wenn wir in der Zeit zuruckgehen. Invertibilitat ist eine Einschrankung, die in Zeitreihensoftware programmiert ist, die verwendet wird, um die Koeffizienten von Modellen mit MA-Begriffen abzuschatzen. Sein nicht etwas, das wir in der Datenanalyse uberprufen. Zusatzliche Informationen uber die Invertibilitatsbeschrankung fur MA (1) - Modelle finden Sie im Anhang. Fortgeschrittene Theorie Anmerkung. Fur ein MA (q) - Modell mit einem angegebenen ACF gibt es nur ein invertierbares Modell. Die notwendige Bedingung fur die Invertierbarkeit ist, da? die Koeffizienten Werte haben, da? die Gleichung 1- 1 y-. - q y q 0 hat Losungen fur y, die au?erhalb des Einheitskreises liegen. R-Code fur 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 fur die simulierten Daten aufgetragen. Die R-Befehle, die verwendet wurden, um den theoretischen ACF aufzuzeichnen, waren: acfma1ARMAacf (mac (0,7), lag. max10) 10 Verzogerungen von ACF fur MA (1) mit theta1 0,7 lags0: 10 erzeugt eine Variable namens lags, die im Bereich von 0 bis 10 liegt (H0) fugt 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) verlauft gegen die ACF-Werte fur die Verzogerungen 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 durchgefuhrt. (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 fur 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 fur 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 fur MA (2) mit theta1 0,5, (X, x) (x, x) (x, x, x, y) (1) Fur interessierte Studierende sind hier Beweise fur 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. Fur irgendeinen h 2 ist der vorhergehende Ausdruck 0 Der Grund dafur ist, dass, durch Definition der Unabhangigkeit der wt. E (w k w j) 0 fur beliebige k j. Da w w die Mittelwerte 0, E (w j w j) E (w j 2) w 2 haben. Fur 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 da? die AR-Koeffizienten gegen 0 konvergieren, wenn wir unendlich zuruck in der Zeit bewegen. Gut zeigen Invertibilitat fur die MA (1) - Modell. Dann setzen wir die Beziehung (2) fur 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) fur 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 Verzogerungen von z vergro?ern, (unendlich) in der Gro?e zunehmen werden Zeit. Um dies zu verhindern, benotigen wir 1 lt1. Dies ist die Bedingung fur 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 wei?er 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 zuruckgehen. 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. Ruckruf in Woche 1, stellten wir fest, dass eine Anforderung fur eine stationare AR (1) ist, dass 1 lt1. Berechnen Sie die Var (x t) mit der kausalen Darstellung. Dieser letzte Schritt verwendet eine Grundtatsache uber geometrische Reihen, die (phi1lt1) erforderlich sind, ansonsten divergiert die Reihe. NavigationIm nicht ein Experte auf diesem, aber mein Verstandnis des Problems ist die folgende: Die Serie proc fur einzelne exponentielle Glattung berechnet eine Form der exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt Berechnung. Die eine Frage ist, dass EViews initialisiert die Rekursion mit dem Mittelwert der (grob) erste Halfte der Beobachtungen, die moglicherweise oder was nicht, was Sie wollen. Alternativ konnen Sie Ihre eigenen ganz leicht rollen. Wenn Sie zum Beispiel den ersten Beobachtungswert verwenden, um die Rekursion zu initialisieren, konnen 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 Glattungsparameter willkurlich auf .3 einstellen. Wie kann ich den Schatzungszeitraum und den Prognosezeitraum im oben genannten Befehl einstellen Ist das skalare Alpha 0.3 das Gewicht Kann ich es dann andern 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 jungeren Perioden hoher als andere mit der Fahigkeit, die Lange des Fensters uber 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 verfugbaren Werte Ihrer Serie zu finden und sie in (i didnt geben, dass der Code in diesem Beispiel, aber bin glucklich, 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 gro?en Schlittenhammer, aber ich wei? keine andere Moglichkeit, es anzugehen. Die Calc-Zeit ist unbedingt eine Funktion des Fensters, aber es sollte nicht zu aufwendig fur vernunftig dimensionierte Serien und Projekte. DGW, hoffe, der Code beantwortet Ihre ursprungliche Abfrage. Wenn Sie eine saubere Art zu berechnen gefunden haben, wurde es lieben, es zu sehen. P. s. Ich ging voran und gepostet die erste / letzte Datum verfugbar Code als gut. Berechnet diese Routine den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt fur ein gegebenes Fenster fur 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 fur altere 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 fur eine Reihe zu finden ... mehr dazu spater. 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 fur die ewma berechnen. Suffix die Zeichenfolge an den Seriennamen anfugen, um die neue ewma-Serie zu benennen. Full sample smpl Dieser Abschnitt befasst sich mit dem Finden der ersten und letzten verfugbaren Daten fur eine gegebene Serie. Ich wei? nicht, EVIEWS6 Weg, dies zu tun mit einer Funktion. Also habe ich eine Unterroutine, die ich in allen moglichen Routinen. Gruppe temp totmkus gruppe quottempquot die eingabe ist eine gruppe, die alle serie enthalt, fur die ich start - und enddaten bekommen mochte. Ruf findfactorstartenddates (gruppe) die ausgabe meiner routine ist eine tabelle namens starteneddate das erste verfugbare datum ist in spalte 2 und das letzte verfugbare datum ist in spalte 3. erstes dtoo (startenddate (1, 2)) letztes dtoo (startdatum (1, 3)) an dieser Stelle benotigen Sie die Beobachtungsnummer fur Ihren ersten und letzten verfugbaren Datenpunkt. Erstellen Sie den Namen der neuen Serie, die wir verwenden werden. Ewma seriesstr (Fenster) quotdewmaquot loschen, wenn es bereits vorhanden ist. Wenn isobject (ewma) dann endif loschen die serie zu loschen. Serie gleich gewichtete gleitende Durchschnitt bewegen sich durch jeden Zeitpunkt in einer Schleife. Fur i (firstwindow) zum letzten num 0 initialize den 0 initialize loop durch das ewma window time frame. Fur n 1 bis Fenster beachten, dass beim ersten Loop-Exponenten 0 also erster Wert des Zahler-Amp-Nenners 1 num num (i-n) coeff (n-1) den den coeff (n-1) Wgtd. Mvavg (i) num / den nachstes 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 fur jeden. Dies ist hilfreich beim Aufbau eines Modells mit kurzen Schwanzfaktoren. Welche haben die meisten Daten verfugbar, was ist der Gruppenname fur die Faktorliste FactorList grplist Ein talbe namens StartDate wird verwendet, um die Faktornamen und Starttermine aufzuzeichnen. Wenn es vorhanden ist, loschen Sie es, um Verwirrung zu vermeiden. Wenn isobject (quotStartEndDatequot) dann loschen StartEndDate endif Erstellen Sie eine Trendvariable, um festzustellen, wie viele Beobachtungen es gibt. Wenn isobject (quottrendquot) dann Trend endif loschen trend Trend () jetzt startdate erstellen StartEndDate Finde die Anzahl der Faktoren in der Liste LastFactor. count Fur j 1 bis LastFactor Factor. seriesname (j) fur i 1 an obs (Trend) if Isna ((i)) 0 dann Fur 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 aufraumen. Ubersicht: Datenverwaltung Teil 3: Ausgefeiltes Datenmanagement Leistungsstarke analytische Tools sind nur dann sinnvoll, wenn Sie mit Ihren Daten problemlos arbeiten konnen. EViews bietet die breiteste Palette an Datenmanagement-Tools, die in jeder okonometrischen Software zur Verfugung stehen. Mit der umfangreichen Bibliothek von mathematischen, statistischen, Datums-, String - und Zeitreihenoperatoren und - funktionen bietet EViews eine umfassende Unterstutzung fur numerische, Zeichen - und Datumsdaten und bietet damit die Datenverarbeitungsfunktionen, die Sie von modernen statistischen Software erwarten konnen. Umfangreiche Funktionsbibliothek EViews enthalt eine umfangreiche Bibliothek mit Funktionen zum Arbeiten mit Daten. Neben den standardma?igen mathematischen und trigonometrischen Funktionen bietet EViews Funktionen fur 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 fur achtzehn verschiedene Verteilungen. Diese konnen bei der Generierung neuer Serien oder bei der Berechnung von Skalar - und Matrix-Ausdrucken verwendet werden. EViews bietet eine umfangreiche Funktionsbibliothek. Ausgefeilte Ausdrucksbearbeitung Mit den leistungsstarken Tools von EViews fur die Ausdrucksbearbeitung konnen Sie Ausdrucke praktisch uberall verwenden, wo Sie eine Serie verwenden mochten. Sie mussen keine neuen Variablen erstellen, um mit dem Logarithmus von Y, dem gleitenden Durchschnitt von W oder dem Verhaltnis von X zu Y (oder einem anderen gultigen Ausdruck) zu arbeiten. Stattdessen konnen 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 fur die abhangige Variable prognostizieren, ermoglicht EViews (wenn moglich), die zugrundeliegende abhangige Variable zu prognostizieren und das geschatzte Konfidenzintervall entsprechend anzupassen. Wenn zum Beispiel die abhangige Variable als LOG (G) angegeben ist, konnen Sie entweder das Protokoll oder den Pegel von G prognostizieren und das entsprechende, moglicherweise asymmetrische Konfidenzintervall berechnen. Arbeiten Sie direkt mit Ausdrucken an Stelle von Variablen. Links, Formeln und Werte Maps Link-Objekte ermoglichen das Erstellen von Serien, die mit Daten in anderen Workfiles oder Workfile-Seiten verknupft sind. Links ermoglichen das Kombinieren von Daten mit unterschiedlichen Frequenzen oder das Zusammenfuhren von Daten aus einer Zusammenfassungsseite in eine einzelne Seite, so dass die Daten dynamisch aktualisiert werden, wenn sich die zugrunde liegenden Daten andern. Ahnlich konnen 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 konnen Wertkennzeichnungen (z. B. quotHighquot, quotMedquot, quotLowquot, entsprechend 2, 1, 0) angewendet werden, so da? kategorische Daten mit aussagekraftigen Labels angezeigt werden konnen. Mit eingebauten Funktionen konnen Sie mit den zugrundeliegenden oder den zugeordneten Werten arbeiten, wenn Sie Berechnungen durchfuhren. Links konnen fur dynamische Frequenzumsetzung oder Matchmischung verwendet werden. Datenstrukturen und - typen EViews konnen komplexe Datenstrukturen verarbeiten, einschlie?lich regelma?iger und unregelma?ig datierter Daten, Querschnittsdaten mit Beobachtungskennungen und datierten und undatierten Felddaten. Zusatzlich zu numerischen Daten kann eine EViews-Workfile auch alphanumerische Zeichen (Zeichenfolge) und Serien mit Daten enthalten, die alle mit einer umfangreichen Funktionsbibliothek manipuliert werden konnen. EViews bietet au?erdem eine breite Palette an Tools fur das Arbeiten mit Datensatzen (Workfiles), Daten, einschlie?lich der Kombination von Serien mit komplexen Match Merge-Kriterien und Workfile-Prozeduren zum Andern der Struktur Ihrer Daten: Join, Append, Subset, Gro?e, Sortierung und Umgestalten (stack and unstack). EViews-Workfiles konnen sehr strukturiert sein. Enterprise Edition Unterstutzung fur ODBC, FAME TM. DRIBase und Haver Analytics Datenbanken Als Teil der EViews Enterprise Edition (eine zusatzliche Kostenoption uber EViews Standard Edition) wird Unterstutzung fur den Zugriff auf Daten in relationalen Datenbanken (uber ODBC-Treiber) und Datenbanken in einer Vielzahl von proprietaren Formaten zur Verfugung 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 unterstutzt wird. Mit EViews konnen Sie ganze Tabellen aus ODBC-Datenbanken lesen oder schreiben oder aus den Ergebnissen einer SQL-Abfrage eine neue Arbeitsdatei erstellen. EViews Enterprise Edition unterstutzt 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 Datenbankoberflache von EViews wurde auf diese Datenformate erweitert, so dass Sie mit fremden Datenbanken so leicht wie native EViews-Datenbanken arbeiten konnen. Frequency Conversion Wenn Sie Daten aus einer Datenbank oder aus einer anderen Workfile - oder Workfile-Seite importieren, wird sie automatisch in die Haufigkeit Ihres aktuellen Projekts konvertiert. EViews bietet viele Moglichkeiten der Frequenzumsetzung und unterstutzt die Umwandlung von taglichen, wochentlichen oder unregelma?igen Daten. Serie kann eine bevorzugte Konvertierungsmethode zugewiesen werden, so dass Sie verschiedene Methoden fur verschiedene Serien verwenden konnen, ohne die Konvertierungsmethode bei jedem Zugriff auf eine Reihe angeben zu mussen. Sie konnen sogar Links erzeugen, so dass die frequenzkonvertierten Datenreihen automatisch neu berechnet werden, wenn die zugrundeliegenden Daten geandert werden. Geben Sie eine Serien-spezifische automatische Konvertierung an oder wahlen Sie eine bestimmte Methode aus. Fur Verkaufsinformationen bitte email saleseviews Fur 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 Zeitraume 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 fur gerade Zeitabschnitte. Also, wo wurden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, wurde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glatten wir die MAs mit M 2. So glatten wir die geglatteten Werte Wenn wir eine geradzahlige Anzahl von Termen mitteln, mussen wir die geglatteten Werte glatten Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.