Eksponentiaalisesti Painotettu Liikkuva Keskiarvo Eviews

EWMA-korrelaation laskeminen Excelin avulla. Olimme äskettäin oppineet arvioimaan volatiliteettia EWMA: n avulla Exponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo Kuten tiedämme, EWMA välttää yhtä painotettujen keskiarvojen vitsaukset, koska se antaa enemmän painoa viimeaikaisemmille havainnoille kuin vanhemmat havainnot. jos meillä on ääretön tuotto tietojemme mukaan, ajan myötä, nämä tiedot vanhentuvat ja laskelmissa vähäisemmässä määrin. Tässä artikkelissa tarkastellaan miten voimme laskea korrelaation EWMA: n avulla Excelissä. Tiedämme, että korrelaatio lasketaan käyttäen seuraavan kaavan avulla. Ensimmäinen vaihe on laskea kahden return-sarjan välinen kovarianssi. Käytämme tasoituskerrointa Lambda 0 94, jota käytetään RiskMetricsissä. Tarkastellaan seuraavaa yhtälöä. Käytämme neliön palauttajia r2 tämän yhtälön sarjana x varianssin ennusteet ja kahden tuoton ristituotteet sarjana x kovarianssivaihteluiden yhtälössä Huomaa, että samaa lambdaa käytetään kaikkiin variansseihin ja kovariansaalisiin Toinen vaihe on laskea jokaisen paluussarjan varianssit ja keskihajonta, kuten tässä artikkelissa on kuvattu. Laske historiallinen volatiliteetti käyttäen EWMA: ta. Kolmas vaihe on laskea korrelaatio kytkemällä yhteen kovarianssin arvot ja standardipoikkeamat Edellä oleva kaava korrelaatiolle. Seuraava excel-taulukko on esimerkki korrelaatio - ja volatiliteettilaskennasta Excelissä. Se ottaa kahden varaston lokitiedot ja laskee niiden välisen korrelaation. Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo. Vertailu on tavallisinta riski, mutta se tulee useisiin makuihin Edellisessä artikkelissa kerroimme, kuinka laskea yksinkertainen historiallinen volatiliteetti Lue tämä artikkeli, katso Volatiliteetin käyttö tulevaisuuden riskin mittaamiseksi Käytimme Googlen todellisten osakekursseiden tietoja laskettaessa päivittäistä volatiliteettia 30: n päivät varastotietoihin Tässä artikkelissa parannamme yksinkertaista volatiliteettia ja keskustelemme eksponentiaalisesti painotetusta liikkuvan keskiarvon EWM: stä Historiallinen V: n implisiittinen volatiliteetti Ensinnäkin, annamme tämän metrin hieman perspektiiviksi Historiallinen ja implisiittinen tai implisiittinen volatiliteetti on kaksi laajaa lähestymistapaa. Historiallinen lähestymistapa olettaa, että menneisyys on prologue mitata historiaa siinä toivossa, että se on ennustava implisiittinen volatiliteetti Toisaalta se ei ota huomioon historiaa, jota se ratkaisee markkinahintojen epävakauden vuoksi. Se toivoo, että markkinat tietävät parhaiten ja että markkinahinta sisältää, vaikka epäsuorasti, myös konsensuksen estimaatin volatiliteetista. Ks. liitetyn lukemisen käyttö ja rajoitukset. Jos keskitymme vain kolmeen edellä esitettyyn kolmeen historialliseen lähestymistapaan, niillä on kaksi vaihetta yhteisesti. Laske periodisen tuoton sarja. Käytä painotusmenetelmää. Ensin lasketaan jaksollinen tuotto. Tämä on tavallisesti sarja päivittäisiä tuottoja, joissa kukin tuotto ilmaistaan ​​jatkuvasti yhdistettynä termeinä. Jokaiselle päivälle otamme luonnollisen kirjauksen osakekurssien suhteesta eli eilen jaettuna euromääräisellä hinnalla. Tämä tuottaa sarjan päivittäisiä tuottoja ui: stä u im: iin riippuen siitä, kuinka monta päivää m päivää mitataan. Tämä saa meidät toiseen vaiheeseen Tässä kolme lähestymistapaa eroavat Edellisessä artikkelissa Volatiliteetin arvioimiseksi tulevaisuuden riski , osoitimme, että parin hyväksyttävän yksinkertaistamisen alapuolella yksinkertainen varianssi on neliön tuottojen keskiarvo. Huomaa, että tämä summaa jokainen jaksoittainen tuotto, ja sitten jakaa sen yhteensä päivien tai havaintojen lukumääränä m. Se on oikeastaan ​​vain keskimäärin neliöidyt jaksotetut tuotot Toinen tapa, jokaisella neliöllä tuotolla on sama paino Joten jos alfa a on painotuskerroin nimenomaan 1 m, niin yksinkertainen varianssi näyttää jotain tällaiselta. EWMA parantaa yksinkertaista varianssia Heikkous tämä lähestymistapa on se, että kaikki tuotot ansaitsevat saman painon Eilen viimeaikaisella tuotolla ei ole enää vaikutusta varianssiin kuin edellisen kuukauden s paluu Tämä ongelma on vahvistettu käyttämällä eksponentiaalisesti painotettua liukuvaa keskiarvoa EWMA , jossa viimeisimmät tuotot ovat suurempaa painoa varianssin suhteen. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA tuo lambdalle, jota kutsutaan tasoitusparametriin Lambda on oltava alle yksi Tähän ehtoon verrattuna samanarvoisten painojen sijaan kukin neliösumman tuotto painotetaan kertoimella Seuraavassa esimerkissä riskienhallintayhtiö RiskMetrics TM pyrkii käyttämään lambda-arvoa 0 94 tai 94 Tässä tapauksessa ensimmäisen viimeisen neliöidyn jaksotetun tuoton painotetaan 1-0 94 94 0 6 Seuraava neliö palautus on yksinkertaisesti aikaisemman painon lambda-moninkertainen tässä tapauksessa 6 kerrottuna 94 5 64 ja kolmas edellisen päivän s paino on 1-0 94 0 94 2 5 30. Tämä on EWMA: n eksponentiaalisen merkityksen jokainen paino on vakio kertoo eli lambda, jonka on oltava pienempi kuin yksi aikaisemman päivän painosta. Tämä takaa varianssin, joka on painotettu tai puolueellinen viimeisimpien tietojen suhteen. Lue lisää Googlen Excel-laskentataulukosta. Volatiliteetin ero Volatiliteetin erotus EWMA on esitetty alla. Yksinkertainen volatiliteetti painaa tehokkaasti jokaista jaksottaista tuottoa 0: llä 196 O-sarakkeessa esitetyllä tavalla. Meillä oli kaksi vuotta päivittäistä osakekurssitietoa, joka on 509 päivittäistä tuottoa ja 1 509 0 196. Huomaa kuitenkin, että sarake P osoittaa paino 6, sitten 5 64, sitten 5 3 ja niin edelleen. Tämä on ainoa ero yksinkertaisen varianssin ja EWMA: n välillä. Huomaa Kun summaamme koko sarjan sarakkeessa Q, meillä on varianssi, joka on keskihajonnan neliö If Haluamme volatiliteetin, meidän on muistettava ottaa varianssin neliöjuuri. Mikä on ero varianssin ja EWMA: n välisen päivittäisen volatiliteetin välillä Google-tapauksessa. Se on merkittävää. Yksinkertainen varianssi antoi meille päivittäisen volatiliteetin 2 4, mutta EWMA antoi päivittäisen volatiliteetin vain 1 4 nähdä laskentataulukon yksityiskohtiin Ilmeisesti Googlen volatiliteetti asettui hiljattain, yksinkertainen varianssista saattaa olla keinotekoisesti korkea. Today s Varianssi on toiminto Pior Day s varianssi Sinun huomaa tarvitsimme yhteistyötä syyttää pitkän sarjan eksponentiaalisesti laskevia painoja Voimme tehdä matematiikan täällä, mutta yksi EWMA: n parhaista ominaisuuksista on se, että koko sarja kätevästi pienenee rekursiiviseen kaavaan. Uudistustekijä tarkoittaa, että nykyiset s-varianssiarvot eli edellisen päivän s varianssi Tämä kaava löytyy myös laskentataulukosta, ja se tuottaa täsmälleen saman tuloksen kuin pitkäkestoinen laskelma. Se sanoo, että EWMA: n nykyinen varianssi vastaa eilisen s varianssin, joka on painotettu lambdalla ja eilen s neliöarvoinen palautus, jonka painaa yksi miinus lambda. miten lisäämme vain kaksi ehtoa yhdessä eilisen painotetun varianssin ja yesterdaysin painotettuun neliölliseen tuottoon. Jopa niin, lambda on meidän tasoitusparametri Korkeampi lambda kuten esimerkiksi RiskMetric s 94 osoittaa sarjan hitaamman hajoamisen - suhteellisesti, aiomme on enemmän datapisteitä sarjassa ja ne tulevat pudota hitaammin Toisaalta, jos vähennämme lambdaa, osoitamme suurempaa hajoamista painot putoavat enemmän q epäsäännöllisesti ja nopean hajoamisen välittömänä seurauksena käytetään vähemmän datapisteitä. Laskentataulukossa lambda on panos, joten voit kokeilla sen herkkyyttä. Summa Volatiliteetti on varastojen hetkellinen keskihajonta ja yleisin riski-metriikka Se on myös varianssi neliöjuuri Voimme mitata varianssin historiallisesti tai implisiittisesti implisiittistä volatiliteettia Mitaten historiallisesti, helpoin tapa on yksinkertainen varianssi Mutta heikkous yksinkertaisella varianssilla on kaikki tuotot saavat saman painon Joten kohtaamme klassisen kompromissin aina haluavat enemmän tietoa, mutta enemmän tietoa meillä on enemmän laskelmamme laimennetaan kauemmas vähemmän merkityksellisillä tiedoilla Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA parantaa yksinkertaista varianssia määrittämällä painot jaksottaisiin tuottoihin Näin tekemällä voimme molemmat käyttää suurta otoskokoa, antavat myös enemmän painoarvoa tuoreille tuottoille. Jos haluat tarkastella elokuvan opetusohjelmaa aiheesta, vieraile Bionic Turtleilla. Korko, jolla talletuslaitos myöntää keskuspankin ylläpitämiä varoja toiseen talletuslaitokseen.1 Tilastollinen toimenpide tietyn arvopaperin tai markkinaindeksin Volatiliteettia voidaan mitata. Yhdysvaltojen kongressi hyväksyi vuonna 1933 pankkilain, jossa kiellettiin liikepankkien osallistuminen investointeihin. Ei-palkkasumma viittaa mihinkään maatilojen, yksityisten kotitalouksien ja voittoa tavoittelemattomien yritysten ulkopuoliseen työhön Yhdysvaltain työvaliokunta. Ruipporimerkki tai valuutan symboli Intian rupee INR: lle, Intian valuutalle Rupee koostuu 1.Yhdistyneen yrityksen konkurssiin sidottua yritystä varoista, jotka konkurssiyritys on valinnut kiinnostuneelta ostajalta. Tarjoajien joukosta. Laske laskutus Historiallinen volatiliteetti EWMA: n avulla. Vahvuus on yleisimmin käytetty riskin mittakaava. Tässä suhteessa volatiliteetti voi olla historiallinen volatiliteetti, joka havaitaan aiemmista tiedoista , tai se voisi kuvitella rahoitusinstrumenttien markkinahinnoista havaitun volatiliteetin. Historiallinen volatiliteetti voidaan laskea kolmella eri tavalla eli yksinkertaisella volatiliteetilla. EWMA: n pääomamäärältään painotettu liikkuva keskiarvo. Yksi EWMA: n tärkeimmistä eduista on se, että se antaa enemmän painoa viimeisimmät tuotot laskettaessa tuottoja Tässä artikkelissa tarkastelemme volatiliteetin laskemista EWMA: n avulla. Joten anna alkua. Vaihe 1. Laske hintasarjan lokitiedot. Jos tarkastelemme osakekursseja, voimme laskea päivittäinen lognormal return, käyttäen kaavaa ln P i P i -1, jossa P edustaa jokaista päivä s osakkeen kurssia. Meidän on käytettävä luonnollista lokia, koska haluamme tuottojen jatkuvan yhdistämisen Meillä on nyt päivittäiset tuotot koko hinnasta sarja. Vaihe 2 Neliö palauttaa. Seuraava askel on pitkä palautus neliö Tämä on itse asiassa yksinkertaisen varianssin tai volatiliteetin laskeminen, jota edustaa seuraava kaava. rns ja m edustaa päivien määrää. Vaihe 3 Määritä painot. Antaa painoja niin, että viimeisimmillä tuottoilla on suurempi paino ja vanhemmilla tuottoilla on pienempi paino Tätä varten tarvitaan Lambda-niminen tekijä, joka on tasoitusvakio tai pysyvä parametri Painot on osoitettu 1- 0 Lambda on oltava alle 1 Riski-metriikka käyttää lambda 94 Ensimmäinen paino on 1-0 94 6, toinen paino on 6 0 94 5 64 ja niin edelleen EWMA: ssa kaikki painot ovat 1, mutta ne vähenevät vakion suhdeluvun ollessa. Vaihe 4 Kertoo Palaa-neliöidään painojen kanssa. Vaihe 5 Laske summaus R 2 w. Tämä on lopullinen EWMA-varianssi. Haihtuvuus on varianssi neliöjuuri. Seuraavassa kuvassa näkyy Laskelmat. Yllä oleva esimerkki, jonka näimme, on RiskMetricsin kuvaama lähestymistapa. EWMA: n yleistynyt muoto voidaan esittää seuraavana rekursiivisena kaavana.