Średnie ruchome średnie wykładnie EWMA to statystyka do monitorowania procesu, który uśrednia dane w sposób, który zapewnia mniej i mniej wagi danych, gdy są one dalej usuwane w timeparison wykresu kontrolnego Shewhart i technik kontroli wykresu EWMA. W celu śledzenia wykresów Shewhart technika, decyzja o stanie kontroli nad procesem w dowolnym czasie, t, zależy wyłącznie od ostatniego pomiaru z procesu, a oczywiście od stopnia prawdziwego oszacowania limitów kontrolnych od danych historycznych Dla EWMA technika kontrolna, decyzja zależy od statystyki EWMA, która jest średnią waŜoną wykładniczo wszystkimi wcześniejszymi danymi, w tym ostatnim pomiarem. Z wyboru współczynnika wagi lambda, procedura kontroli EWMA może być wrażliwa na małe lub stopniowe dryfować w procesie, podczas gdy procedura kontrolna Shewhart może się zareagować tylko wtedy, gdy ostatni punkt danych znajduje się poza granicą kontrolną. Definicja EWMA. The statystyka, jest obliczany jako mbox t lambda Yt 1-lambda mbox,,, mbox,,, t 1,, 2, ldots,, n gdzie. mbox 0 oznacza średni cel danych historycznych. Yt jest obserwacją w czasie t. n jest liczbą obserwacji, które mają być monitorowane, w tym mbox 0.Interpretacja wykresu kontrolnego EWMA. Czerwone kropki to surowe dane, które w przeszłości jest statystyką EWMA. Wykres pokazuje, że proces jest kontrolowany, ponieważ wszystkie mbox t lie między limitami kontroli Jednak wydaje się, że tendencja wzrasta w ciągu ostatnich pięciu okresów. Jak obliczyć ważone średnie ruchome w programie Excel za pomocą wykładniczej wygładzania. Analiza danych ekstremalnych dla manekinów, wydanie drugie. Wynalazek Wyrównywanie w programie Excel oblicza średnią ruchomą Jednak wykładnicza wygładza wagi wartości zawarte w obliczeniach średniej ruchomej, dzięki czemu ostatnie wartości mają większy wpływ na przeciętne obliczenia, a stare wartości mają mniejszy efekt. Ważenie to osiąga się poprzez stałą wygładzania. Aby zilustrować, jak działa narzędzie Exponential Smoothing , przypuśćmy, że ponownie spoglądasz na średnią dzienną informację o temperaturze. Aby obliczyć ważone średnie ruchome za pomocą wykładniczej smoo wykonaj następujące kroki. Aby obliczyć wyrafinowaną średnią ruchomej, najpierw kliknij kartę Dane o przycisk Analiza danych. Gdy program Excel wyświetli okno dialogowe Analiza danych, wybierz element Wyrównań Wyrównywanie z listy, a następnie kliknij przycisk OK. Wyświetlacze Excel Okno dialogowe wyrównywania wykładniczego. Zdefiniuj dane. Aby zidentyfikować dane, dla których chcesz wyznaczyć geometrycznie wyekstrahowaną średnią ruchomej, kliknij pole tekstowe Zakres wejściowy Następnie określ zakres danych wejściowych, wpisując adres zakresu arkusza roboczego lub wybierając zakres arkuszy Jeśli zakres wprowadzania zawiera etykietę tekstową w celu zidentyfikowania lub opisania danych, zaznacz pole wyboru Etykiety. Zapewnij stałą wygładzania. Następnij wartość stałej wygładzania w polu tekstowym Współczynnik szumu Plik Pomocy programu Excel sugeruje użycie stałej wygładzania pomiędzy 0 2 a 0 3 Przypuszczalnie, jeśli używasz tego narzędzia, masz własne pomysły na to, jaka jest prawidłowa stała wygładzania. t stała wygładzania, być może nie należy używać tego narzędzia. Na Excela, gdzie umieścić wykładniczo wyostrzone średnie ruchome dane. Użyj pola tekstowego Zakres wyjściowy, aby zidentyfikować zakres arkusza, w którym chcesz umieścić średnie ruchome dane W arkuszu roboczym na przykład umieść średnie ruchome dane w polu arkusza B2 B10. Opcjonalnie Wykres geometrycznie wygładzone dane. Aby wyznaczyć wysoce wyrafinowane dane, zaznacz pole wyboru Wyjście wykresu. Opcjonalne Zaznacz, czy chcesz wyliczyć standardowe informacje o błędach. Aby obliczyć błędy standardowe, zaznacz pole wyboru Standardowe błędy. Excel umieści standardowe wartości błędów obok wykładniczo wyważonych wartości średniej ruchome. Po zakończeniu określasz, jakie ruchome średnie informacje chcesz obliczyć i gdzie chcesz to umieścić, kliknij przycisk OK. Excel oblicza średnią ruchomej. Exploring Średnia wykładnicza Średnia Średnia Średnia ocena. Zmienność jest najczęstszą miarą ryzyka, ale jest ona w kilku smakach W poprzednim artykule pokazaliśmy, jak obliczyć prostą zmienność historyczną Aby to przeczytać artykuł, patrz Używanie zmienności Aby ocenić przyszłe ryzyko Wykorzystaliśmy rzeczywiste dane dotyczące cen akcji Google w celu obliczenia dziennej zmienności w oparciu o 30 dni danych o zapasach W tym artykule poprawimy prostą lotność i omówimy średnią ruchową EWMA Historical Vs Imponująca zmienność Najpierw należy pozwolić, aby ta metryka była nieco perspektywiczna oaches historycznych i domniemanych lub ukrytych zmienności podejście historyczne zakłada, że przeszłość jest prologiem mierzymy historię w nadziei, że jest to predykcyjne Zmienność implikowana, z drugiej strony ignoruje historię, którą rozwiązuje dla niestabilności sugerowanej przez ceny rynkowe Ma nadzieję, że rynek zna najlepiej, i że cena rynkowa zawiera, nawet jeśli w sposób dorozumiany, konsensusową ocenę zmienności W odniesieniu do czytania powiązanego, patrz Użycie i granice niestabilności. Jeśli skupimy się tylko na trzech podejściach historycznych po lewej stronie, mają one dwa wspólne kroki. Obliczyć serie okresowych zwrotów. Zastosuj schemat ważenia. Najpierw obliczymy zwrot okresowy. To zazwyczaj seria dziennych zwrotów, w których każdy zwrot jest wyrażany w stale złożonych warunkach. Dla każdego dnia przyjmujemy naturalny dziennik stosunku zasobów ceny tj. dzisiejsza cena podzielona przez cenę wczoraj itd. Tworzy to serię dziennych zwrotów, od ui do u im, w zależności od liczby dni mierzymy. To prowadzi nas do drugiego kroku To tam, gdzie trzy podejścia różnią się W poprzednim artykule Używając lotności w celu oceny ryzyka przyszłego wykazaliśmy, że w ramach kilku akceptowalnych uproszczeń prosta wariacja jest średnią kwadratowego zwrotu. każdy z okresowych zwrotów, a następnie dzieli się na liczbę dni lub obserwacji m Tak, to naprawdę średnia z kwadratowych zwrotów okresowych Innymi słowy, każdy kwadrat powraca otrzymuje się taką samą wagę Więc jeśli alfa a jest ważeniem a konkretnie wariancja 1 m, a następnie prosta wariacja wygląda tak: EWMA poprawia się na prostej odmianie Znaczenie tego podejścia polega na tym, że wszystkie zyski przynoszą taką samą wagę Wczoraj niedawny powrót nie ma większego wpływu na wariancję niż w poprzednim miesiącu s return Ten problem został rozwiązany przez użycie średniej ruchomej EWMA ważonej wykładniczo, w której większe odchylenia mają większą wagę od wariancji. Średnia ważona średnią ruchoma EWMA wprowadza lambda, która nazywa się parametrem wygładzania Lambda musi być mniejsza niż jeden W tym warunku, zamiast równej wagi, każdy z kwadratów zwrotu jest ważony przez mnożnik w następujący sposób. Na przykład, firma RiskMetrics TM, firma zajmująca się zarządzaniem ryzykiem finansowym, lambda wynosząca 0 94 lub 94 W tym przypadku pierwszy zwolniony okres ostatniego kwadratu ważony jest przez 1-0 94 94 0 6 Następny kwadratowy wzrost jest po prostu lambda-wielokrotnością poprzedniej wagi w tym przypadku 6 pomnożonej przez 94 5 64 A trzeci dzień poprzedni jest równy 1-0 94 0 94 2 5 30.Te znaczenie wykładniczości w EWMA każda waga jest stałym mnożnikiem, tj. Lambda, który musi być mniejszy niż jeden z wagi poprzedniego dnia wariancja, która jest ważona lub tendencja do bardziej aktualnych danych Aby dowiedzieć się więcej, sprawdź arkusz programu Excel dla Google Zmienność Różnica między po prostu zmiennością a EWMA dla Google jest pokazana poniżej. Simple zmienność skutecznie waży każdy każdy okresowy powrót 0 196 jako pokazane w kolumnie O mieliśmy dwa lata dziennych danych o cenach akcji, które wynosi 509 dziennych zwrotów i 1 509 0 196 ale zauważmy, że kolumna P przypisuje wagę 6, następnie 5 64, potem 5 3 itd. To jedyna różnica między prosta wariacja i EWMA. Pamiętamy Po sumie całej serii w kolumnie Q mamy wariancję, która jest kwadratem odchylenia standardowego Jeśli chcemy zmienności, musimy pamiętać o podstawie kwadratowej tej odmienności. w codziennej zmienności między wariancją a EWMA w przypadku Google To znaczące Prosta wariacja dała nam dzienną zmienność na poziomie 2 4, ale EWMA dała codzienną zmienność tylko 1 4 zobacz arkusz kalkulacyjny w celu uzyskania szczegółowych danych Wyraźnie, zmienność Google wyrosła więcej a więc niedawno prosta wariacja może być sztucznie wysoka. Dzisiejszy wariant jest funkcją wariantu wariantu Pior Day s. Zauważmy, że musimy obliczyć długą serię wykładniczo spadających ciężarów. Wygrałem tu matematykę, ale jedną z najlepszych cech z EWMA jest taka, że cała seria wygodnie się zmniejsza do formuły rekurencyjnej. Zwykła oznacza, że dzisiejsze odchylenia od wariancji są funkcją wariancji w poprzednim dniu. W arkuszu kalkulacyjnym tej formuły można znaleźć również ten sam wzór, co obliczenia długoterminowe Mówi, że wariancja Dzisiejsze warianty w ramach EWMA jest równa wczorajszy wariant ważony lambda plus wczorajszy kwadratowy zwrócony ważony o jeden minus lambda Zwróć uwagę, jak po prostu dodajemy dwa warianty wczorajsze ważone wariancje i wczoraj ważone, kwadratowe powrót. Nawet tak, lambda jest naszym parametrem wygładzania Wyższa liczba lambda, np. RiskMetric s 94 wskazuje na wolniejsze zanikanie w serii - w kategoriach względnych, będziemy mieli więcej punktów danych w serii i spadną one wolniej Z drugiej strony, jeśli zmniejszyć lambda, wskazujemy wyższy zanik wagi spadają szybciej i, w wyniku szybkiego zaniku, wykorzystuje się mniej punktów danych W arkuszu kalkulacyjnym lambda jest inp ut, dzięki czemu można eksperymentować z jego wrażliwością. Symaryczna zmienność to chwilowe odchylenie standardowe zasobów i najczęstszych miar ryzyka Jest to także pierwiastek kwadratowy wariancji Możemy zmierzyć wariancję historycznie lub implikacyjnie domniemywaną zmienność Podczas pomiaru historycznego najłatwiejsza metoda jest prostą odmianą Ale słabość z prostą odmianą jest taka, że wszystkie zwroty mają taką samą wagę Więc mamy do czynienia z klasycznym odejściem, zawsze chcemy więcej danych, ale im więcej danych, tym bardziej nasze obliczenia są rozcieńczane przez dalekie mniej istotne dane. średnia EWMA poprawia się na prostej odmianie poprzez przyporządkowanie wag do okresowych zwrotów W ten sposób możemy zarówno użyć dużego rozmiaru próbki, jak i większej wagi do najnowszych wyników. Aby obejrzeć samouczek filmowy na ten temat, odwiedź Turion Bionic.
No comments:
Post a Comment