Berechnen Sie Reste In Stata Forex

Ich kann nicht sprechen, ob stata eine eingebaute Funktion für die Prognose spezifischer GARCH Modelle hat. Ich glaube, sie tun, aber Sie können graben durch die Hilfe-Handbücher, es zu finden. Allgemeiner wird angenommen, dass ein Garch (1,1) - Modell zu X passt, eine Variable mit einem konstanten Mittelwert von null. Dieses Modell ist von der Form: sigma beta beta sigma beta varepsilon Der nächste Schritt ist, die Variable X durch die bedingte Standardabweichung sigma zu skalieren, um varepsilon zu erhalten, die skalierten Residuen. Sie würden dann simulieren varepsilon unter der entsprechenden Annahme (so zum Beispiel, wenn Sie schätzen das Garch-Modell mit t Fehler, dann würden Sie von dieser Verteilung zu simulieren). Der zukünftige Wert der Volatilität wäre dann: sigma beta beta sigma beta varepsilon Die Werte in t1 sind bekannt, aber danach würden Sie die simulierten Werte verwenden. Wenn Sie nur einen einzigen Wert für zukünftige Volatilität anstatt eine große Gruppe von simulierten Werten erhalten möchten, können Sie einfach varepsilon als Vektor von Nullen setzen. Antwort # 2 am: Mai 19, 2010, 10:03:13 pm »Was ist Autokorrelation Autokorrelation ist eine mathematische Darstellung der Grad der Ähnlichkeit zwischen einer bestimmten Zeitreihe und eine verzögerte Version von sich selbst über aufeinander folgende Zeitintervalle. Es ist das gleiche wie die Berechnung der Korrelation zwischen zwei verschiedenen Zeitreihen, mit der Ausnahme, dass die gleiche Zeitreihe zweimal verwendet wird: einmal in ihrer ursprünglichen Form und einmal verzögert ein oder mehrere Zeitperioden. Laden des Players. BREAKING DOWN Autokorrelation Autokorrelation kann auch als verzögerte Korrelation oder serielle Korrelation bezeichnet werden, da sie die Beziehung zwischen einem aktuellen Wert der Variablen und seinen vergangenen Werten misst. Bei der Berechnung der Autokorrelation kann die resultierende Ausgabe von 1 bis negativ 1 im Einklang mit der herkömmlichen Korrelationsstatistik reichen. Eine Autokorrelation von 1 stellt eine vollkommen positive Korrelation dar (ein Anstieg in einer Zeitreihe führt zu einer proportionalen Zunahme der anderen Zeitreihen). Eine Autokorrelation von negativ 1 hingegen stellt eine perfekte negative Korrelation dar (ein Anstieg in der Einmal-Folge ergibt eine proportionale Abnahme der anderen Zeitreihen). Autokorrelation misst lineare Beziehungen, selbst wenn die Autokorrelation winzig ist, kann es immer noch eine nichtlineare Beziehung zwischen einer Zeitreihe und einer verzögerten Version von sich geben. Autokorrelation in der technischen Analyse Autokorrelation kann nützlich sein für die technische Analyse, die mehr mit den Trends und Beziehungen zwischen den Sicherheitspreisen anstelle eines Unternehmens finanzielle Gesundheit oder Management. Technische Analysten können Autokorrelation verwenden, um zu sehen, wie viel von einer Auswirkung Vergangenheit Preise für ein Sicherheit auf seinen zukünftigen Preis haben. Autokorrelation kann zeigen, dass es einen Impuls Faktor mit einem Bestand. Zum Beispiel, wenn Sie wissen, eine Aktie hat historisch einen hohen positiven Autokorrelationswert und Sie erlebt die Aktie, die solide Gewinne in den letzten Tagen, dann können Sie vernünftigerweise erwarten, dass die Bewegungen über die kommenden mehrere Tage (die führenden Zeitreihen) zu denen passen Der nacheilenden Zeitreihen und nach oben. Beispiel für Autokorrelation Angenommen, ein Investor sucht, um zu erkennen, wenn eine Aktie zurückgibt in ihrem Portfolio Autokorrelation zeigen die Bestände Retouren sind in Bezug auf ihre Renditen in früheren Trading Sessions. Wenn die Renditen eine Autokorrelation aufweisen, könnte die Aktie als ein Impulsbestand charakterisiert werden, dessen vergangene Renditen seine zukünftigen Renditen beeinflussen. Der Investor führt eine Regression mit zwei vorherigen Trading Sessions Rückkehr als unabhängige Variablen und die aktuelle Rückkehr als abhängige Variable. Sie findet, dass Rückkehr einen Tag zuvor haben eine positive Autokorrelation von 0,7, während die Rückkehr zwei Tage zuvor haben eine positive Autokorrelation von 0,3. Vergangene Renditen scheinen zukünftige Renditen zu beeinflussen, und sie kann ihr Portfolio anpassen, um die Autokorrelation und das resultierende Momentum zu nutzen. GARCH 8211 Tutorial und Excel Spreadsheet Dieser Artikel gibt eine einfache Einführung in GARCH, seine grundlegenden Prinzipien und bietet eine Excel-Tabelle für GARCH an (1, 1). Scrollen Sie nach unten, wenn Sie nur die Tabelle herunterladen möchten, aber ich ermutige Sie, diesen Leitfaden zu lesen, damit Sie die Prinzipien hinter GARCH verstehen. Least Quadrate ist ein grundlegendes Konzept in der Statistik, und ist weit verbreitet in vielen Bereichen, darunter Engineering, Wissenschaft, Ökonometrie und Finanzen. Least Quadrate bestimmt, wie sich eine abhängige Variable als Reaktion auf die Variation einer anderen Variablen ändert (die unabhängige Variable aufrufen). Die Differenz zwischen dem aktuellen und dem vorhergesagten Wert wird als Rest bezeichnet. Bei der Modellierung wird die Summe der Quadrate der Residuen minimiert. Der Kleinste-Quadrate-Ansatz geht davon aus, dass der quadratische Fehler die gleiche Größe über den gesamten Datensatz hat. Diese Annahme wird als Homoskedastizität bezeichnet. Aber Finanzdaten (sogenannte Zeitreihen) weisen Perioden hoher und niedriger Volatilität auf, wobei Perioden mit hoher Volatilität oft zusammenhäufen. Dies wird als Heteroskekadizität bezeichnet. In Bezug auf die Modellierung bedeutet dies, dass die Residuen in der Größenordnung variieren. Volatility-Clustering bedeutet, dass die Daten automatisch korreliert sind. GARCH ist ein statistisches Werkzeug, das die Vorhersage der Residuen in k Daten ARCH bedeutet Autoregressive Conditional Heteroskedasiticy hilft und ist eng mit GARCH verwandt. Die einfachste Methode zur Vorhersage der Aktienvolatilität ist eine n-Tage-Standardabweichung und kann ein rollendes Jahr mit 252 Handelstagen in Erwägung ziehen. Wenn wir die Aktienkurse für den nächsten Tag vorhersagen wollen, ist der Mittelwert meist ein sicherer Ausgangspunkt. Aber der Durchschnitt behandelt jeden Tag mit dem gleichen Gewicht. Giving die jüngste Vergangenheit mehr Bedeutung ist mehr logisch, mit vielleicht ein exponentieller gewichteter Durchschnitt eine bessere Methode zur Vorhersage der morgigen Aktienkurs. Diese Methode erfasst jedoch keine Daten, die älter als ein Jahr sind, und die Gewichtung ist eher willkürlich. Das ARCH-Modell variiert jedoch Gewichte auf jedem Rest, so daß die beste Passung erhalten wird. Die GARCH (General Autoregressive Conditional Heteroscedasiticy) ist ähnlich, aber gibt jüngsten Daten mehr Bedeutung. Das GARCH (p, q) - Modell hat zwei charakteristische Parameter p ist die Anzahl der GARCH-Terme und q die Anzahl der ARCH-Terme. GARCH (1,1) ist durch die folgende Gleichung definiert. H ist Varianz, ist der Restquadrat, t die Zeit. , Und sind empirische Parameter, bestimmt durch Maximum-Likelihood-Schätzung. Die Gleichung besagt, dass die Abweichung von morgen eine Funktion des heutigen quadratischen Restwertes, der heutigen Varianz, der gewichteten durchschnittlichen langfristigen Varianz ist. GARCH (1,1) erfasst nur einmal quadratische Rest - und eine quadratische Varianz. Dies ist kein Zauberstab, und Finanzanalysten sollte der Ansatz mit einem hohen Maß an Vorsicht sein. Angesichts des geeigneten Umstandes kann sich die vorhergesagte Varianz stark von der tatsächlichen Varianz unterscheiden. Techniken wie der Ljung-Feldtext werden verwendet, um zu bestimmen, ob irgendeine Autokorrelation in den Resten verbleibt. Mehrere Forscher haben Mängel in GARCH (1,1) - Modellen hervorgehoben, einschließlich seines Versagens, die Volatilität im SampP500 genauer als andere Methoden vorherzusagen. GARCH in Excel Diese Excel-Kalkulationstabelle Modelle GARCH (1,1) auf Zeitreihen-Daten. Sie können Ihre eigenen Daten verwenden, aber die Kalkulationstabelle verwendet den GBP / CAD-Wechselkurs zwischen Mai 2007 und Oktober 2011 (Daten, die mit dieser Forex-Daten-Downloader-Kalkulationstabelle erhalten wurden). Die Kalkulationstabelle verwendet Excel8217s Solver für die maximale Wahrscheinlichkeitsschätzung, aber volle Anweisungen werden über seinen Gebrauch gegeben. 26 Gedanken auf ldquo GARCH 8211 Tutorium und Excel Spreadsheet rdquo hallo Ich möchte wirklich verstehen, Schritt für Schritt, wie man ein Modell garch Ich brauche viel für meine Arbeit zu bauen. Ich verstehe, dass ich eine Datenspalte eine Spalte Renditen nehmen und dann bitte mir helfen, wie die Free Spreadsheets Master Knowledge Base Aktuelle Beiträge