Ennustaminen pehmentämismenetelmien avulla. Tämä sivusto on osa JavaScript E-Labs - opetuksen oppimistehtäviä. Muut JavaScript-sarjat on luokiteltu tämän sivun MENU-osion eri käyttöalueiden mukaan. Aikasarja on havaintojen sarja, joka on tilattu ajoissa Välittömästi kerättyjen tietojen kerääminen on jonkinlaista satunnaisvaihtelua Satunnaisvaihteluista johtuvien vaikutusten poistamisen vähentämiseen on olemassa menetelmiä Usein käytetyt tekniikat tasoittavat Näitä tekniikoita, kun niitä käytetään asianmukaisesti, paljastavat selkeämmin taustalla olevat trendit . Anna aikasarja Row-viisas sekvenssissä alkaen vasemmasta yläkulmasta ja parametrista s ja klikkaa sitten Laske - painiketta yhden jakson aikataulun ennustamiseksi. Pankkikentät eivät sisälly laskelmiin, mutta nollat ovat. Kun syötät tietosi siirryttäessä solusta soluun tietomatriisi, käytä Tab-näppäintä ei nuolta tai syötä avaimia. Aikasarjan ominaisuudet, joita tutkimukset voivat paljastaa Ng kaaviosta ennustettuihin arvoihin ja jäännöskäyttäytymiseen, ehtoennusteen mallinnukseen. Siirtymäluvut Keskimääräiset liikkeet ovat suosituimpia aikasarjan esikäsittelyn tekniikoita. Niitä käytetään satunnaisen valkoisen melun suodattamiseen datasta, aikasarjan tekemiseksi Pehmeämpi tai edes korostaa tiettyjä aikasarjojen sisältämiä informaatiokomponentteja. Exponential Smoothing Tämä on erittäin suosittu järjestelmä tasoitetun aikasarjojen tuottamiseksi, kun Moving-keskiarvot ovat aiempien havaintojen painotettuna yhtä suurina, Exponential Smoothing osoittaa eksponentiaalisesti laskevia painoja, kun havainto vanhenee Toisin sanoen viimeaikaisissa havainnoissa on suhteellisen enemmän painoa ennakoinnissa kuin vanhemmat havainnot. Double Exponential Smoothing on parempi käsitellä trendejä Triple Exponential Smoothing on parempi käsittelemään parabola suuntauksia. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo tasaus vakio a vastaa suunnilleen yksinkertainen pituuden liikkuva keskiarvo, ts Ajanjaksolla n, jossa a ja n liittyvät toisiinsa. 2 n 1 OR n 2 - a a. Esimerkiksi eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo tasoitusvakion ollessa 0 1 vastaa karkeasti 19 vuorokauden liukuvaa keskiarvoa 40 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo vastaa suunnilleen eksponentiaalisesti painotettua liikkuvaa keskiarvoa tasoitusvakion ollessa 0 04878.Holt s Linear Exponential Smoothing Oletetaan, että aikasarja on ei-kausittainen mutta näyttää trendin Holt s menetelmä arvioi sekä nykyisen Taso ja nykyinen trendi. Huomaa, että yksinkertainen liikkuva keskiarvo on eksponentiaalisen tasoituksen erikoistapaus asettamalla liikkuva keskiarvo 2-Alpha Alpha: n kokonaislukuarvoon. Useimmille yritystiedoille Alpha-parametri on pienempi kuin 0 40 Tehokas Kuitenkin, voidaan suorittaa ristikkohaku parametri-tilasta, jossa on 0 1 - 0 9, lisäyksin 0 1 Tällöin paras alfalla on pienin keskimääräinen absoluuttinen virhe MA-virhe. Miten vertaillaan useita tasoitusmenetelmiä Ovat numeerisia indikaattoreita arviointitekniikan tarkkuuden arvioimiseksi, yleisimmin lähestymistapa on useiden ennusteiden visuaalisen vertailun käyttäminen niiden tarkkuuden arvioimiseksi ja valinnan eri ennustemenetelmien välillä. Tässä lähestymistavassa on käytettävä tonttia, esim. Excel samassa kaaviossa Aikasarjamuuttujan alkuperäiset arvot ja ennustetut arvot useista eri ennustomenetelmistä, mikä helpottaa visuaalista vertailua. Voit ehkä käyttää aiempia ennusteita Smoothing Techniques JavaScriptin avulla saadaksesi aikaisemmat ennustearvot, jotka perustuvat tasoitusmenetelmiin, jotka käyttävät vain yhtä parametria Holt - ja Winters-menetelmät käyttävät vastaavasti kaksi ja kolme parametria, joten ei ole helppoa valita optimaalisia tai edes lähellä optimaalisia arvoja testeillä ja virheillä parametreille. Yksittäisen eksponenttien tasaus korostaa lyhyen kantaman näkökulmaa asettaa tason viimeiseen havaintoon ja se perustuu ehtoon siitä, ettei suuntausta ole lineaarinen regressi ioni, joka sopii pienimmän neliösumman linjaan historiallisiin tietoihin tai muunnettuihin historiatietoihin, edustaa pitkää vaihtelua, joka on riippuvainen peruskehityksestä. Holtin lineaarinen eksponentti-tasoitus kertoo tietoa viimeaikaisesta trendistä. Holtin mallin parametrit ovat tasot-parametri, joka pitäisi pienentää, kun datamuutoksen määrä on suuri ja trendit - parametria olisi lisättävä, jos joitain tekijöitä tukee viimeaikainen suuntaus. Pystyajankohtainen ennuste Huomaa, että kaikilla tämän sivun JavaScript-toiminnoilla on yksi askel eteenpäin ennuste Vahvista kaksivaiheinen ennuste yksinkertaisesti lisää ennustearvon loppusummaan aikasarjatietoihin ja napsauta samaa Laske-painiketta Voit toistaa tämän prosessin muutaman kerran saadaksesi tarvittavat lyhyen aikavälin ennusteet. Lähetetään eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo. Vastuu on yleisin riskin mitta, mutta se tulee useaan makuun. Edellisessä artikkelissa näytimme kuinka laskea yksinkertainen hi historiallinen volatiliteetti Tämän artikkelin lukemiseen on artikkelissa Volatiliteetin käyttö tulevaisuuden riskin mittaamiseksi. Käytimme Googlen todellisten osakekurssitietojen tietoja päivittäisen volatiliteetin laskemiseen 30 päivän varastotietojen perusteella. Tässä artikkelissa parannamme yksinkertaista volatiliteettia ja keskustelemme eksponentiaalisesti painotetusta liukuva keskiarvo EWMA Historiallinen Vs Epäsuora volatiliteetti Ensinnäkin, annamme tämän metrijärjestelmän hieman perspektiiviksi Historiallinen ja implisiittinen tai implisiittinen volatiliteetti on kaksi laajaa lähestymistapaa. Historiallinen lähestymistapa olettaa, että menneisyys on prologue mitataan historiasta siinä toivossa, että se on ennakoiva Implied volatiliteetti , toisaalta jättää huomiotta historian, jonka se ratkaisee markkinahintojen epävakauden vuoksi. Se toivoo, että markkinat tietävät parhaiten ja että markkinahinta sisältää, vaikka epäsuorasti, myös konsensuksen estimaatin volatiliteetista. Asiaan liittyvistä luvuista ks. Volatiliteetti. Jos keskitymme vain kolmeen historialliseen lähestymistapaan edellä vasemmalla, niillä on kaksi vaihetta yhteistä. Kalota sarja p eriodiset tuotot. Käytä painotusohjelmaa. Ensin lasketaan jaksottainen tuotto, joka on tyypillisesti sarja päivittäisiä tuottoja, joissa jokainen tuotto ilmaistaan jatkuvasti yhdistettynä termeinä. Jokaiselle päivälle otamme luonnollisen kirjauksen osakekurssien suhteesta eli nykyisestä hinnasta eilen jaettuna eilen ja niin edelleen. Tämä tuottaa sarjan päivittäisiä tuottoja ui: stä u im: iin riippuen siitä, kuinka monta päivää m päiviä mitataan. Tämä vie meidät toiseen vaiheeseen Tässä kolme lähestymistapaa eroavat edellisessä artikkeli Käyttämällä volatiliteettia arvioimaan tulevaisuuden riskiä, osoitti, että parin hyväksyttävien yksinkertaistusten alapuolella yksinkertainen varianssi on neliöilmoitusten keskiarvo. Huomaa, että tämä summaa jokainen jaksoittainen tuotto ja jakaa sen yhteensä päivien tai havaintojen m Joten se on oikeastaan vain keskimäärin neliöidyt jaksotetut tuotot Laita toinen tapa, jokaisella neliöllä tuotolla on sama paino Joten jos alfa a on painotuskerroin nimenomaan 1 m, niin yksinkertainen varianssi lo oksia jotain näin. EWMA parantaa yksinkertaista poikkeamaa Tämän lähestymistavan heikkous on se, että kaikki tuotot ansaitsevat saman painon Eilen viimeaikaisella tuotolla ei ole enää vaikutusta varianssiin kuin viime kuukauden s paluu Tämä ongelma on määritetty käyttämällä eksponentiaalisesti painotettua liukuva keskimääräinen EWMA, jossa viimeisimmät tuotot ovat suurempaa painoa varianssiin. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA tuo lambda: n, jota kutsutaan tasoitusparametriin Lambda on oltava alle yksi Tähän ehtoon verrattuna samanarvoisten painojen sijaan kukin neliöarvoinen tuotto painotetaan Esimerkiksi riskienhallintayhtiö RiskMetrics TM pyrkii käyttämään lambda-arvoa 0 94 tai 94 Tässä tapauksessa ensimmäisen viimeisimmän neliöllisen jaksotetun tuoton painotetaan 1-0 94 94 0 6 Seuraava neliösumma on yksinkertaisesti aikaisemman painon lambda-moninkertainen tässä tapauksessa 6 kerrottuna 94 5 64. Ja kolmas päivä, jolloin paino on kolmas, on 1-0 94 0 94 2 5 30. Tämä on eksponin EWMA: ssä jokainen paino on vakio kerroin eli lambda, jonka on oltava pienempi kuin yksi edellisen päivän painosta. Tämä takaa varianssin, joka on painotettu tai puolueellinen viimeisimpiin tietoihin. Lisätietoja on Googlen volatiliteetin Excel-laskentataulukossa Yksinkertaisen volatiliteetin ja EWMA: n välinen ero 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, että sarake P osoittaa painon 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 neliö keskihajonnasta Jos haluamme volatiliteettia, meidän on muistettava ottaa varianssi neliöjuuri. Mikä on ero varianssin ja EWMA: n välisen päivittäisen volatiliteetin välillä Google-tapauksessa. Se on merkittävää. Yksinkertainen varianssi antoi meille päivittäinen volatiliteetti 2 4 mutta EWMA antoi päivittäisen volatiliteetin vain 1 4 katso taulukkolaskenta yksityiskohtiin Ilmeisesti Googlen volatiliteetti asettui hiljattain, joten yksinkertainen varianssit saattavat olla keinotekoisesti korkeita. Nykyään s Varianssi on toiminto Pior Day s Varianssi Huomaat, että tarvitsemme laskemalla pitkän sarjan eksponentiaalisesti laskevia painoja. Voimme tehdä matematiikan tässä, mutta yksi EWMA: n parhaista ominaisuuksista on se, että koko sarja pienentää kätevästi rekursiivista kaavaa. viittaukset eli on funktio aikaisemman päivän s varianssi Voit löytää tämän kaavan laskentataulukossa myös, ja se tuottaa täsmälleen sama tulos kuin pitkäkestoinen laskelma Se sanoo Nykyinen varianssi alle EWMA vastaa eilisen s varianssi painotettu lambda plus eilen s neliö paluu, jonka painaa yksi miinus lambda Huomaa, että olemme vain lisänneet kaksi ehtoa yhdessä eilen painotettuun varianssiin ja yesterdays painotettu, neliöllinen paluu. Jopa niin lambda on meidän sileä Parametri Parempi lambda esimerkiksi kuten RiskMetric s 94 osoittaa sarjasta hitaampaa hajoamista - suhteessa meillä on enemmän datapisteitä sarjassa ja ne tulevat pudota hitaammin Toisaalta, jos pienennämme lambda, osoitamme suuremman hajoamisen, painot putoavat nopeammin ja nopean hajoamisen välittömänä seurauksena käytetään vähemmän datapisteitä. Laskentataulukossa lambda on tulo, joten voit kokeilla sen herkkyyttä. Summa Volatiliteetti on hetkellinen varaston keskihajonta ja yleisin riski-metriikka Se on myös varianssi neliöjuuri Voimme mitata varianssin historiallisesti tai implisiittisesti implisiittisen volatiliteetin Kun mitataan historiallisesti, helpoin tapa on yksinkertainen varianssi Mutta heikkous yksinkertaisella varianssilla on kaikki tuotto saa saman paino Joten kohtaamme klassisen kompromisseja me haluamme aina enemmän tietoja, mutta enemmän tietoa meillä on enemmän laskelmamme laimennetaan kauemmas vähemmän merkityksellisillä tiedoilla Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva erage EWMA parantaa yksinkertaista varianssia määrittämällä painoarvot jaksottaisiin tuottoihin. Tällöin voimme molemmat käyttää suurta otoskokoa, mutta myös antaa enemmän painoa tuoreempaan tuottoon. Jos haluat tarkastella elokuvan opetusohjelmaa aiheesta, vieraile Bionic Turtle - ohjelmassa. Summa, jonka summat voivat olla Yhdysvalloissa Velan katto on luotu toisen Liberty Bond Actin mukaan. Korko, jolla talletuslaitos myöntää Federal Varaus toiseen talletuslaitokseen.1 Tilastollinen toimenpide tietyn arvopaperin tai markkinaindeksin tuottojen hajonnan suhteen Volatiliteetti voidaan joko mitata. Yhdysvaltain kongressi hyväksyi vuonna 1933 pankkilain, jolla kiellettiin liikepankit osallistumaan investointiin. Nonfarm-palkkalistoilla tarkoitetaan maatilojen, yksityisten kotitalouksien ja voittoa tavoittelemattomien yritysten ulkopuolista työtä. Yhdysvaltojen työvaliokunta. Valuutan lyhennys tai valuutan symboli Intian rupia INR: lle, Intian valuutalle Rupee koostuu 1. The Exponentially Weighted Liikkuva keskiarvo EWMA on tilastollinen prosessointiprosessin seuranta, joka laskee tiedot keskimäärin tavalla, joka antaa vähemmän painoa tietoihin, koska ne poistetaan edelleen Shewhart-kontrollikaavion ja EWMA-kontrollikarttatekniikoiden aikajärjestyksessä. Shewhart-kaavionohjaustekniikan osalta prosessin hallinnan tilanne milloin tahansa t riippuu yksinomaan viimeisimmästä mittauksesta prosessista ja tietysti siitä, EWMA-valvontatekniikan päätös riippuu EWMA-tilastosta, joka on kaikkien aikaisempien tietojen eksponentiaalisesti painotettu keskiarvo, mukaan lukien viimeisin mittaus. Painotuksen valinta kerroin, lambda, EWMA-ohjausmenetelmä voi olla herkkä prosessin pienelle tai asteittaiselle ajovirralle, kun taas Shewhart-ohjausmenetelmä voi reagoida vain, kun viimeinen datapiste on rajoitusrajalla. EWMA: n määritelmä. Tilastollinen laskenta on mbox t lambda Yt 1- lambda mbox,,, mbox,,, t 1, 2,, lotsit,, missä. mbox 0 on historiallisen datatavoitteen keskiarvo. Yt on havainto ajankohtana t. n on seurattavien havaintojen määrä, mukaan lukien mbox 0. EWMA-ohjauskaavion tulkinta. Punainen piste on raakadata, jyrkkä viiva on EWMA-tilasto ajan mittaan. Kaavio kertoo, että prosessi on hallinnassa, koska kaikki mbox t ovat valvontorajojen välillä Kuitenkin viimeisten viiden jakson aikana näyttää olevan suuntaus ylöspäin.
No comments:
Post a Comment