Vma Vektor Glidande Medelvärde

En generaliserad minsta kvadrera uppskattningsmetod för invertibla vektorrörande genomsnittsmodeller Rafael Flores de Frutos Gregorio R. Serrano Avdelningen för Ekonomiska Utbildningar, Facultad de Ciencias Econmicas och Empresariales, Universidad Complutense de Madrid, Madrid 28223, Spanien mottagen 11 juni 1996. Reviderad 7 februari 1997 . Godkänd 2 juni 1997. Tillgänglig online 13 juli 1998. Vi föreslår ett nytt GLS-förfarande för att uppskatta VMA-modeller. Huvudfunktionen är att överväga den stokastiska strukturen hos de approximationsfel som uppstår när fördröjda VMA-innovationer ersätts med fördröjda rester från en lång VAR. VARMA-modeller uppskattning Modellspecifikation JEL classificationDocumentation a är en konstant vektor av förskjutningar, med n element. A jag är n-by-n matriser för varje i. A i är autoregressiva matriser. Det finns p autoregressiva matriser. 949 t är en vektor av seriekorrelerade innovationer. vektorer med längd n. 949 t är multivariata normala slumpmässiga vektorer med en kovariansmatris Q. där Q är en identitetsmatris, om inget annat anges. Bj är n-by-n matriser för varje j. Bj förflyttar medelmatriserna. Det finns q glidande medelmatriser. X t är en n-by-matrix som representerar exogena termer vid varje tidpunkt t. r är antalet exogena serier. Exogena termer är data (eller andra ofördelade ingångar) förutom svarstidsserien y t. b är en konstant vektor av regressionskoefficienter med storlek r. Så produkten X t middotb är en vektor med storlek n. I allmänhet är tidsserierna y t och X t observerbara. Med andra ord, om du har data representerar den en eller båda serierna. Du vet inte alltid offset a. koefficient b. autoregressiva matriser A i. och rörliga medelmatriser B j. Du vill vanligtvis anpassa dessa parametrar till dina data. Se vgxvarx-referenssidan för sätt att beräkna okända parametrar. Innovationerna 949 t är inte observerbara, åtminstone i data, även om de kan observeras i simuleringar. Lagoperatörsrepresentation Det finns en ekvivalent representation av de linjära autoregressiva ekvationerna i termer av lagoperatörer. Lagringsoperatören L flyttar tidsindexet tillbaka med en: L y t y t 82111. Operatören L m flyttar tidsindexet tillbaka med m. L m y t y t 8211 m. I fördröjningsoperatörsform blir ekvationen för en SVARMAX (p. Q. R) modell (A 0 x2212 x2211 i 1 p A i L i) a t X t b (B 0 x2211 j 1 q B j L j) x03B5 t. Denna ekvation kan skrivas som A (L) y t a X t b B (L) x03B5 t. En VAR-modell är stabil om det (I n x2212 A 1 z x2212 A 2 z 2 x2212 x2212 A pzp) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 z x2264 1. Detta villkor innebär att med alla innovationer lika med noll, konvergerar VAR-processen till en som tiden går vidare. Se Luumltkepohl 74 Kapitel 2 för en diskussion. En VMA-modell är omvändbar om det (I n B 1 z B 2 z 2. B q z q) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 z x2264 1. Detta villkor innebär att processen med ren VAR-representation av processen är stabil. För en förklaring av hur man konverterar mellan VAR - och VMA-modeller, se Ändra modellrepresentationer. Se Luumltkepohl 74 Kapitel 11 för en diskussion av inverterbara VMA-modeller. En VARMA-modell är stabil om dess VAR-del är stabil. På liknande sätt är en VARMA-modell inverterbar om dess VMA-del är inverterbar. Det finns ingen väldefinierad uppfattning om stabilitet eller inverterbarhet för modeller med exogena ingångar (t ex VARMAX-modeller). En exogen ingång kan destabilisera en modell. Att bygga VAR-modeller För att förstå en flera tidsseriemodell eller flera tidsseriedata utför du vanligtvis följande steg: Importera och förbehandla data. Ange en modell. Specifikationskonstruktioner utan parametervärden för att ange en modell när du vill MATLAB x00AE för att uppskatta parametrarna Specifikationstrukturer med valda parametervärden för att ange en modell där du känner till några parametrar och vill att MATLAB ska uppskatta de andra. Att bestämma ett lämpligt antal Lags för att bestämma ett lämpligt antal lags för din modell Anpassa modellen till data. Montera Modeller till Data för att använda vgxvarx för att uppskatta de okända parametrarna i dina modeller. Det kan innebära: Ändra modellrepresentationer för att ändra din modell till en typ som vgxvarx hanterar Analysera och prognostisera med den monterade modellen. Detta kan innebära: Undersöka stabiliteten hos en monterad modell för att avgöra om din modell är stabil och inverterbar. VAR-modellprognoser kan prognostisera direkt från modeller eller förutspå med Monte Carlo-simulering. Beräkning av impulsreaktioner för att beräkna impulsresponser, vilket ger prognoser baserade på en antagen förändring av en ingång till en tidsserie. Jämför resultaten av dina modeller prognoser med data som hålls ut för prognoser. Se till exempel VAR Model Case Study. Din ansökan behöver inte involvera alla steg i detta arbetsflöde. Till exempel kanske du inte har några data, men vill simulera en parametrerad modell. I så fall skulle du bara utföra steg 2 och 4 i det generiska arbetsflödet. Du kan iterera genom några av dessa steg. Relaterade exempel Välj ditt landMovingAverages Moving Averages Beräkna olika rörliga medelvärden (MA) i en serie. x Pris, volym, etc. serie som är tvingbar till xts eller matris. pris Prisserie som är tvingbar till xts eller matris. volym Volymserier som är tvingbara till xts eller matris, som motsvarar prisserier, eller en konstant. Se anteckningar. n Antal perioder i genomsnitt över. v Volymfaktorn (ett tal i 0,1). Se anteckningar. w Vektor av vikter (i 0,1) samma längd som x. wts Vektor av vikter. Vektens längd måste vara lika med längden på x. eller n (standard). vildare logiskt om det är sant. en Welles Wilder typ EMA kommer att beräknas se anteckningar. förhållande Ett utjämningsdecay-förhållande. förhållandet överstiger vildare i EMA. och ger ytterligare utjämning i VMA. SMA beräknar det aritmetiska medelvärdet av serien över de senaste n observationerna. EMA beräknar ett exponentiellt viktat medelvärde, vilket ger större vikt till de senaste observationerna. Se Varningssektion nedan. WMA liknar en EMA, men med linjär viktning om längden på wts är lika med n. Om längden på wts är lika med längden på x. WMA använder värdena på wts som vikter. DEMA beräknas som: DEMA (1 v) EMA (x, n) - EMA (EMA (x, n), n) v (med motsvarande wilder och ratio arguments). EVWMA använder volymen för att definiera perioden för MA. ZLEMA liknar en EMA, eftersom den ger större vikt vid de senaste observationerna, men försöker ta bort fördröjning genom att subtrahera data före (n-1) 2 perioder (standard) för att minimera den kumulativa effekten. VWMA och VWAP beräkna det volymvägda glidande genomsnittspriset. VMA beräknar ett rörligt medelvärde för rörlig längd baserat på absolutvärdet för w. Högre (lägre) värden på w kommer att få VMA att reagera snabbare (långsammare). Ett objekt av samma klass som x eller pris eller en vektor (om try. xts misslyckas) som innehåller kolumnerna: SMA Enkelt glidande medelvärde. EMA Exponentiell glidande medelvärde. WMA Viktat glidande medelvärde. DEMA dubbel exponentiell glidande medelvärde. EVWMA Elastiskt, volymvägd glidmedel. ZLEMA Zero lag exponentiell glidande medelvärde. VWMA Volymvägd glidande medelvärde (samma som VWAP). VWAP Volymvägd genomsnittspris (samma som VWMA). VWA Variabel längd glidande medelvärde. För EMA. wilderFALSE (standard) använder ett exponentiellt utjämningsförhållande på 2 (n1). medan wilderTRUE använder Welles Wilders exponentiella utjämningsförhållande 1n. Eftersom WMA kan acceptera en viktvektor med längd lika med längden av x eller längden n. Den kan användas som ett regelbundet viktat glidande medelvärde (i fallet wts1: n) eller som ett glidande medelvolym, en annan indikator, etc. Eftersom DEMA tillåter justering av v. är det tekniskt Tim Tillsons generalized DEMA (GD). När v1 (standard) är resultatet standard DEMA. När v0. resultatet är en vanlig EMA. Alla andra värden på v returnerar GD-resultatet. Denna funktion kan användas för att beräkna Tillsons T3-indikatorn (se exempel nedan). Tack till John Gavin för att föreslå generaliseringen. För EVWMA. Om volymen är en serie, bör n väljas så summan av volymen för n perioder approximerar det totala antalet utestående aktier för säkerheten som är genomsnittlig. Om volymen är en konstant, ska den representera det totala antalet utestående aktier för säkerheten som är genomsnittlig. Vissa indikatorer (t. ex. EMA, DEMA, EVWMA, etc.) beräknas med hjälp av indikatorerna egna tidigare värden och är därför instabila på kort sikt. Eftersom indikatorn får mer data blir dess produktion stabilare. Se exempel nedan. Referenser Följande webbplats (er) användes för att kodifiera denna indikator: fmlabsreferenceExpMA. htm fmlabsreferenceWeightedMA. htm fmlabsreferenceDEMA. htm fmlabsreferenceT3.htm linnsofttourtechindevwma. htm fmlabsreferenceZeroLagExpMA. htm fmlabsreferenceVIDYA. htm Se wilderSum. som används vid beräkning av Welles Wilder typ MA. Dokumentation reproducerad från paketet TTR. version 0.21-1. Licens: GPL-3Moving Averages Beräkna olika rörliga medelvärden (MA) i en serie. x Pris, volym, mm-serie som är tvingbar till xts eller matris. n Antal perioder i genomsnitt över. vildare logiskt om det är sant. en Welles Wilder typ EMA kommer att beräknas se anteckningar. förhållande Ett utjämningsdecay-förhållande. förhållandet överstiger vildare i EMA. och ger ytterligare utjämning i VMA. v Volymfaktorn (ett tal i 0,1). Se anteckningar. wts Vektor av vikter. Vektens längd måste vara lika med längden på x. eller n (standard). pris Prisserie som är tvingbar till xts eller matris. volym Volymserier som är tvingbara till xts eller matris, som motsvarar prisserier, eller en konstant. Se anteckningar. w Vektor av vikter (i 0,1) samma längd som x. offset-procenten vid vilken distributionscentrum ska ske. sigma Standardavvikelse för distributionen. Alla andra genomgångsparametrar SMA beräknar det aritmetiska medelvärdet av serien över de senaste n observationerna. EMA beräknar ett exponentiellt viktat medelvärde, vilket ger större vikt till de senaste observationerna. Se Varningssektion nedan. WMA liknar en EMA, men med linjär viktning om längden på wts är lika med n. Om längden på wts är lika med längden på x. WMA använder värdena på wts som vikter. DEMA beräknas som: DEMA (1 v) EMA (x, n) - EMA (EMA (x, n), n) v (med motsvarande wilder och ratio arguments). EVWMA använder volymen för att definiera perioden för MA. ZLEMA liknar en EMA, eftersom den ger större vikt vid de senaste observationerna, men försöker ta bort fördröjning genom att subtrahera data före (n-1) 2 perioder (standard) för att minimera den kumulativa effekten. VWMA och VWAP beräkna det volymvägda glidande genomsnittspriset. VMA beräknar ett rörligt medelvärde för rörlig längd baserat på absolutvärdet för w. Högre (lägre) värden på w kommer att få VMA att reagera snabbare (långsammare). HMA ett WMA av skillnaden mellan två andra WMA, vilket gör det väldigt reponsivt. ALMA inspirerad av Gaussian filter. Tenderar att lägga mindre vikt på de senaste observationerna, vilket minskar tendensen att överskridas. Ett objekt av samma klass som x eller pris eller en vektor (om try. xts misslyckas) som innehåller kolumnerna: SMA Enkelt glidande medelvärde. EMA Exponentiell glidande medelvärde. WMA Viktat glidande medelvärde. DEMA dubbel exponentiell glidande medelvärde. EVWMA Elastiskt, volymvägd glidmedel. ZLEMA Zero lag exponentiell glidande medelvärde. VWMA Volymvägd glidande medelvärde (samma som VWAP). VWAP Volymvägd genomsnittspris (samma som VWMA). VWA Variabel längd glidande medelvärde. HMA Hull glidande medelvärde. ALMA Arnaud Legoux glidande medelvärde. För EMA. wilderFALSE (standard) använder ett exponentiellt utjämningsförhållande på 2 (n1). medan wilderTRUE använder Welles Wilders exponentiella utjämningsförhållande 1n. Eftersom WMA kan acceptera en viktvektor med längd lika med längden av x eller längden n. Den kan användas som ett regelbundet viktat glidande medelvärde (i fallet wts1: n) eller som ett glidande medelvolym, en annan indikator, etc. Eftersom DEMA tillåter justering av v. är det tekniskt Tim Tillsons generalized DEMA (GD). När v1 (standard) är resultatet standard DEMA. När v0. resultatet är en vanlig EMA. Alla andra värden på v returnerar GD-resultatet. Denna funktion kan användas för att beräkna Tillsons T3-indikatorn (se exempel nedan). Tack till John Gavin för att föreslå generaliseringen. För EVWMA. Om volymen är en serie, bör n väljas så summan av volymen för n perioder approximerar det totala antalet utestående aktier för säkerheten som är genomsnittlig. Om volymen är en konstant, ska den representera det totala antalet utestående aktier för säkerheten som är genomsnittlig. Vissa indikatorer (t. ex. EMA, DEMA, EVWMA, etc.) beräknas med hjälp av indikatorerna egna tidigare värden och är därför instabila på kort sikt. Eftersom indikatorn får mer data blir dess produktion stabilare. Se exempel nedan. Referenser Se wilderSum. som används vid beräkning av Welles Wilder typ MA. bibliotek (TTR) data (ttrc) ema.20 lt - EMA (ttrc, kvotquot, 20) sma.20 lt - SMA (ttrc, quotokvot, 20) dema.20 lt - DEMA (ttrc, quotClotquot, 20) evwma.20 lt-EVWMA (ttrc, quotClosequot, ttrc, quotVolumequot, 20) zlema.20 lt - ZLEMA (ttrc, quotClotquot, 20) alma-ALMA (ttrc, quotClosequot) hma lt - HMA (ttrc, quotClotquot) Exempel på Tim Tillson39s T3 indikator T3 lt-funktion (x, n10, v1) DEMA (DEMA (DEMA (x, n, v), n, v), n, v) t3 lt-T3 (ttrc, quotClotquot) Exempel på kortvarig instabilitet EMA (och andra indikatorer som nämns ovan) x-lorm (100) svans (EMA (x90: 100,10), 1) svans (EMA (x70: 100,10), 1) svans (EMA (x50: 100,10 ), 1) svans (EMA (x30: 100,10), 1) svans (EMA (x10: 100,10), 1) svans (EMA (x 1: 100,10), 1) Dokumentation reproducerad från paket TTR. version 0.23-1. Licens: GPL-2 gemenskapsexempel Det verkar som om det inte finns några exempel ännu.