Variância média móvel simples

Desvio Padrão e Variação E a coisa boa sobre o Desvio Padrão é que ele é útil. Agora, podemos mostrar quais alturas estão dentro de um Desvio Padrão (147mm) da Média: Assim, usando o Desvio Padrão temos uma maneira quotstandardquot de saber o que é normal eo que é extra grande ou extra pequeno. Rottweilers são cães altos. E Dachshunds são um pouco curto. Mas não conte para eles Mas. Há uma pequena mudança com dados de exemplo Nosso exemplo foi para uma população (os 5 cães foram os únicos cães que estavam interessados ​​em). Mas se os dados são uma amostra (uma seleção tomada de uma população maior), então o cálculo muda Quando você tem quotNquot valores de dados que são: A População. Divida por N ao calcular a Variância (como fizemos) Uma Amostra. Divida por N-1 no cálculo da Desvio Todos os outros cálculos permanecem os mesmos, incluindo como calculamos a média. Exemplo: se os nossos 5 cães fossem apenas uma amostra de uma maior população de cães, dividiríamos por 4 em vez de 5 como este: Variância da amostra 108,520 / 4 27,130 Desvio padrão da amostra radic27,130 164 (para o mm mais próximo) Pense nisso Como uma quotcorreção quando seus dados são apenas uma amostra. Fórmulas Aqui estão as duas fórmulas, explicadas em Fórmulas de Desvio Padrão, se você quiser saber mais: VaR de Carteira Variância Abordagem de Covariância usando a técnica Short Cut PROOF Variância CoVariance VaR Abordagem de atalho O VaR de Carteira é uma medida muito importante para avaliar o risco de mercado inerente ao Toda a carteira de uma entidade. É uma medida cujo cálculo é muitas vezes associado à queimadura cardíaca porque o gestor de risco prevê a construção muito intensiva de mão-de-obra da matriz de variância de covariância. Em nossos cursos de Valor em Risco, Cálculo de Valor em Risco e VaR de Carteira. Nós propomos um remédio que deve fornecer ao usuário algum nível de conforto - uma abordagem de atalho, introduzida pela Columbia University Business Schools Professor Mark Broadie. Para a matriz usando uma série média ponderada de retornos da carteira. No entanto, é a natureza humana para questionar uma receita de médicos para buscar uma segunda opinião, e weve tinha um número de pessoas nos pedem para provar se o nosso atalho versão mais eficiente, prático e conveniente do cálculo da carteira VaR realmente dá a carteira VaR Derivado usando a matriz de Covariância de Variância tradicional. A variante (aXbY) a 2 Variância (X) b 2 Variância (Y) 2abCovariância (X, Y) A raiz quadrada da variância é Desvio padrão que, como você sabe, na terminologia de Valor em Risco é volatilidade, o edifício da Covariância de Variância Móvel Simples (SMA VCV) Abordagem para cálculo da métrica. A metodologia tradicional de abordagem de covariância de variância emprega a construção da matriz de covariância de variância infame que, em termos de equação estatística, é indicada pelo lado direito (RHS) da equação acima - um conglomerado de pesos quadrados, variâncias individuais de retorno de ativos e covariâncias entre pares de Variáveis. Nossos enfoques de abordagem de curto-circuito frequentemente esquecem o lado esquerdo (LHS) da equação, isto é, a Variância da Soma Média Ponderada das Variáveis. Se a Soma Média Ponderada das Variáveis, aXbY Z, então tudo o que precisamos é a Variância de Z. Em termos do cálculo do valor em risco, as variáveis ​​são a série diária de retorno para cada ativo da carteira, a soma média ponderada das variáveis, ou seja, Z , É a soma média ponderada da série de retorno diário Z é, portanto, a série de retorno da carteira. E, portanto, calculando a variância de Z, a série ponderada de retorno diário, quadrado de raízes do resultado e aplicando o fator multiplicador apropriado que representa o nível de confiança e período de detenção chegamos ao resultado de VaR de variância de média móvel simples. Baixo e behold a prova de nossa abordagem do atalho é verdadeiramente igual ao VR de SMA VCV usando a metodologia tradicional da variância da covariance. Note-se no entanto que se você estiver aplicando as funções EXCEL de VAR () e COVAR () para calcular as variâncias e covariância, respectivamente, haverá uma ligeira diferença nos resultados obtidos a partir dos métodos tradicionais e eficientes. O erro reside na abordagem tradicional, pois existe uma inconsistência entre as fórmulas de variância e covariância subjacentes às funções EXCEL. A fórmula COVAR () em EXCEL usa um tamanho de amostra de n no divisor enquanto VAR () emprega um tamanho de amostra de n-1. Um simples ajuste pode ser feito para COVAR () antes da utilização no RHS da equação acima para remover esta discrepância, especificamente: COVAR () COVAR () n / (n-1). Alternativamente, em vez do RHS dado acima poderíamos usar o seguinte: a 2 Variância (X) b 2 Variância (Y) 2abCorrelação (X, Y) Desvio Padrão (X) Desvio Padrão (Y) X, Y) / Desvio Padrão (X) Desvio Padrão (Y) Em EXCEL, a função CORREL () é dada como se segue: Isto assume implicitamente a consistência entre as fórmulas de variância e covariância, à medida que os divisores de cada um cancelam. A utilização de CORREL () em vez de COVAR () elimina a discrepância entre os resultados obtidos utilizando a abordagem tradicional do SMA VCV Value-at-Risk e os resultados obtidos utilizando a abordagem de atalho. Como um exemplo SMA, considere uma segurança com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) ) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Uma MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicionar o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme mencionado anteriormente, MAs atraso ação preço atual, porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior for o período de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração da MA a ser utilizada depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que ele está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. O momento de queda é confirmado com um cruzamento de baixa, o que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA de longo prazo. Valor de Cálculo em Risco (VaR) 8211 Diretório de Recursos Cálculo de Valor em Risco (VaR) 8211 Diretório de Recursos Bem-vindo ao nosso diretório de recursos Para os entusiastas do Value at Risk (VaR), estudantes e seguidores. Dos cálculos do VaR às aplicações. Nos últimos três anos, à medida que a página de recursos de cálculo do Valor em Risco (VaR) aumentou de tamanho, reestruturamos as páginas em seções separadas. Se você estiver com pressa, consulte os links a seguir, pois eles contêm tudo o que temos sobre este assunto e muito mais. Entre os três links e páginas de referência acima, revisamos uma série de casos reais, aplicando abordagens Value at Risk (VaR) aos seguintes problemas de risco: Gerenciamento de risco dentro da indústria petroquímica (probabilidade de déficit aplicado à volatilidade do petróleo em uma refinaria de petróleo ), A viabilidade da cobertura de Combustíveis Jet utilizando Value at Risk (VaR) como ferramenta analítica primária, VaR Calculadora para Opções e Futuros (Vendas e Negociação), VaR e a abordagem de prémios de seguros (da regulação bancária e do Processo de Avaliação de Adequação de Capital Interno (ICAAP)). VaR, VaR Condicional, Marginal VaR Hacking Simulação de Monte Carlo, substituindo Normal com a distribuição verdadeira Calculando VaR para Swaps, Swaps de Moeda Cruzada, Caps e Flois utilizando a abordagem de Simulação Histórica. Esses casos são apresentados na seção de Valores a Risco (VaR) e estudos de caso no Guia de Referência Rápida de Cálculo e Aplicação de Valor em Risco e são esperados para completar e completar a revisão teórica da seção anterior por mãos reais sobre cálculos, dados E exemplos vivos. São apresentados dois passos passo a passo detalhados que mostram como calcular o Valor em Risco (VaR) no Excel usando a abordagem de variância de co-variância (VCV), bem como a abordagem de simulação histórica. A última seção aborda as questões conhecidas nos cálculos e resultados do Value at Risk (VaR), incluindo os desafios mais recentes ao VaR da abordagem Capital Shortfall e as modificações sugeridas ao padrão Basel II (as atualizações de Basileia III). Se você don8217t como pular várias páginas e haven8217t clicado em qualquer um dos links acima, aqui está todo o inventário do nosso Value at Risk (VaR) aplicação e cálculo postagens Related posts: Vamos dizer Eu tenho uma amostra de dados (aqui é apenas 10 números, no real eu tenho cerca de 10000 resultados de medição). Então, eu quero verificar se os dados estão estacionários ou não usando Simple Average Method. Por exemplo, meu conjunto de dados de tamanho N 10: I calculou médias (janela 3): com esta fórmula: e colocá-los na tabela SAM acima. Então, calculou as diferenças entre minhas médias, SAMi1 SAMi. E eu tenho uma tabela de diferenças: 1 1 1 1 1 1 1 da qual vejo que a diferença entre médias (médias) é constante (é sempre 1). Posso assumir que com este simples teste meus dados X é parado perguntou 16 de dezembro às 18:01 Se suas primeiras diferenças são constantes, então seus dados não são estacionários, como a média está aumentando ao longo do tempo. Suas primeiras diferenças são de fato estacionárias com média 1 de variância 0. Com dados de séries temporais, uma das perguntas mais críticas é como tornar os dados estacionários (pode-se argumentar que este é o ponto inteiro da análise de séries de tempo). Na prática, isso inclui identificar tendência, sazonalidade / ciclicidade, deriva estocástica e autocorrelação. Isso exigirá mais do que a média móvel pode fornecer por conta própria. No entanto, você provavelmente pode usar a média móvel lucrativamente se você quiser obter uma confirmação áspera que não há tendência ou periodicidade. Neste caso, você está usando a média móvel como um dispositivo de suavização. Você pode simplesmente regredir seus dados vs tempo e ver se a melhor linha de ajuste tem uma grande inclinação, se não, então você não tem uma forte tendência linear. Além disso, se você não notar aumentos em spead sobre a linha ou qualquer periodcity (valores de ocilação ou aglomerados apertados de dados seguidos por nuvens dispersas de dados), então você confirmou que a tendência de primeira / segunda ordem e periodicidade não estão presentes em uma grande grau. Você vai precisar de ferramentas mais sofisticadas para obter mais quantitativa. Trata-se essencialmente de uma análise de séries temporais, que é um campo completo de estatística. Uma grande parte desse campo é dedicada a estabelecer e testar a estacionaridade, portanto, não posso fazer justiça neste curto espaço suficiente para dizer que a questão do yoru tem sido fortemente estudos por pesquisadores em análise de séries temporais. Veja isto para algum fundo básico. Respondeu Dec 16 13 at 18:41 Obrigado pela resposta. Eu acho que entendi errado Eu não vou dar uma olhada nas diferenças, mas apenas nos meios calculados eles não são constantes, como você observou, theryre aumentando assim meus dados não está parado, certo Não tem nada a ver com as diferenças ndash nullpointer Dez 16 13 em 18:45 nullpointer correto ndash user31668 Dec 16 13 em 18:46 Apenas outra pergunta se você não se importa. Assim, para que meus dados sejam estacionários, minha tabela SAM deve ser assim: SAM (ou algo parecido) - o ponto é, os valores da média móvel devem ser constantes, não suas diferenças (E eu deveria verificar o mesmo para a variância Ou Apenas os meios são bastante) ndash nullpointer Dec 16 13 em 18:48