Calcular Residuos No Stata Forex




Calcular Resíduos No Stata ForexEu nao posso falar se stata tem uma funcao interna para prever modelos GARCH especificos. Eu imagino que eles fazem, mas voce pode cavar atraves dos manuais de ajuda para encontra-lo. Mais geralmente, suponha que um modelo de Garch (1,1) foi ajustado a X, uma variavel com uma media constante de zero. Este modelo e da forma: sigma beta beta sigma beta varepsilon O proximo passo e escalar a variavel X pelo desvio padrao condicional sigma para obter varepsilon, os residuos escalados. Voce poderia simular varepsilon sob a suposicao relevante (por exemplo, se voce estimar o modelo Garch com erros t, entao voce simularia a partir dessa distribuicao). O valor futuro da volatilidade seria entao: sigma beta beta sigma beta varepsilon Os valores em t1 sao conhecidos, mas depois disso voce usaria os valores simulados. Se voce quiser apenas obter um unico valor para a volatilidade futura, em vez de um grande painel de valores simulados, voce pode simplesmente definir varepsilon para ser um vetor de zeros. O que e Autocorrelacao A autocorrelacao e uma representacao matematica do grau de similaridade entre uma determinada serie de tempo e uma versao retardada de si mesma ao longo de intervalos de tempo sucessivos. E o mesmo que calcular a correlacao entre duas series temporais diferentes, exceto que a mesma serie de tempo e usada duas vezes: uma vez na sua forma original e uma vez atrasada um ou mais periodos de tempo. Carregar o leitor. BREAKING DOWN Autocorrelacao A autocorrelacao tambem pode ser referida como correlacao retardada ou correlacao serial, pois mede a relacao entre o valor atual das variaveis ??e seus valores passados. Ao calcular a autocorrelacao, a saida resultante pode variar de 1 a 1 negativo em linha com a estatistica de correlacao tradicional. Uma autocorrelacao de 1 representa uma correlacao positiva perfeita (um aumento observado em uma serie temporal leva a um aumento proporcional nas outras series temporais). Uma autocorrelacao do negativo 1, por outro lado, representa perfeita correlacao negativa (um aumento observado na serie de uma so vez resulta em uma diminuicao proporcional nas outras series temporais). A autocorrelacao mede as relacoes lineares mesmo que a autocorrelacao seja minuscula, ainda pode haver uma relacao nao-linear entre uma serie de tempo e uma versao retardada de si mesma. Autocorrelacao na Analise Tecnica A autocorrelacao pode ser util para a analise tecnica, que esta mais preocupada com as tendencias e as relacoes entre os precos de titulos em vez de uma empresa de saude financeira ou de gestao. Analistas tecnicos podem usar autocorrelacao para ver o quanto de um impacto passado precos de uma seguranca tem sobre o seu preco futuro. Autocorrelacao pode mostrar que ha um fator de momento com um estoque. Por exemplo, se voce souber que um estoque historicamente tem um alto valor de autocorrelacao positivo e voce testemunhou o estoque fazendo ganhos solidos ao longo dos ultimos dias, entao voce pode razoavelmente esperar que os movimentos ao longo dos proximos dias (a serie de tempo lider) para coincidir com aqueles Das series temporais atrasadas e para se moverem para cima. Exemplo de Autocorrelacao Suponha que um investidor esta olhando para discernir se um estoque retorna em sua carteira exibem autocorrelacao os retornos das acoes estao relacionados aos seus retornos em sessoes de negociacao anteriores. Se os retornos exibirem autocorrelacao, o estoque poderia ser caracterizado como um estoque de momentum seus retornos passados ??parecem influenciar seus retornos futuros. O investidor executa uma regressao com dois retornos de negociacao anteriores como as variaveis ??independentes eo retorno atual como a variavel dependente. Ela acha que retorna um dia antes de ter uma autocorrelacao positiva de 0,7, enquanto os retornos dois dias antes tem uma autocorrelacao positiva de 0,3. Os retornos passados ??parecem influenciar os retornos futuros, e ela pode ajustar sua carteira para tirar proveito da autocorrelacao e do impulso resultante. GARCH 8211 Tutorial e Excel Spreadsheet Este artigo oferece uma introducao simples ao GARCH, seus principios fundamentais e oferece uma planilha do Excel para GARCH (1,1). Desloque-se para baixo se pretender apenas transferir a folha de calculo, mas recomendo que leia este guia para que possa compreender os principios por tras do GARCH. Menos quadrados e um conceito fundamental em estatistica, e e amplamente utilizado em muitos campos, incluindo engenharia, ciencia, econometria e financas. Menos quadrados determina como uma variavel dependente muda em resposta a variacao de outra variavel (chamar a variavel independente). A diferenca entre o valor real eo valor previsto e conhecida como o residual. Montar uma modelagem envolve minimizar a soma dos quadrados dos residuos. A abordagem de minimos quadrados assume que o erro quadratico tem a mesma magnitude em todo o conjunto de dados. Esta suposicao e conhecida como homocedasticidade. Mas dados financeiros (conhecidos como series temporais) tem periodos de alta e baixa volatilidade, com periodos de alta volatilidade, muitas vezes se agrupando em conjunto. Isso e conhecido como heteroskecadicity. Em relacao a adaptacao de modelagem, isto significa que os residuos variam em magnitude. O agrupamento de volatilidade significa que os dados sao correlacionados automaticamente. GARCH e uma ferramenta estatistica que ajuda a prever os residuos em dados k ARCH significa Autoregressive condicional Heteroskedasiticy e esta intimamente relacionado com GARCH. O metodo mais simples para prever a volatilidade do estoque e um desvio padrao de n dias, e permite considerar um ano de rolamento com 252 dias de negociacao. Se quisermos prever os precos das acoes para o dia seguinte, a media e geralmente um ponto de partida seguro. Mas a media trata cada dia com o mesmo peso. Dando ao passado recente mais significado e mais logico, com talvez uma media ponderada exponencial sendo um melhor metodo para prever amanha estoque preco. No entanto, este metodo nao captura quaisquer dados anteriores a um ano ea ponderacao e bastante arbitraria. O modelo ARCH, no entanto, varia pesos em cada residuo de tal forma que o melhor ajuste e obtido. O GARCH (General Autoregressive Condicional Heteroscedasiticy) e semelhante, mas da dados recentes mais significado. O modelo GARCH (p, q) tem dois parametros caracteristicos p e o numero de termos GARCH e q e o numero de termos ARCH. GARCH (1,1) e definido pela seguinte equacao. H e variancia, e o quadrado residual, t denota o tempo. , E sao parametros empiricos determinados pela estimacao de maxima verossimilhanca. A equacao nos diz que a variancia de amanhas e uma funcao do residual de hoje em dia, a variancia de hoje, a variancia media ponderada de longo prazo GARCH (1,1) capta apenas uma vez quadrado residual e uma variancia quadrada. Esta nao e uma varinha magica, e os analistas financeiros devem usar a abordagem com um alto grau de cautela. Dada a circunstancia apropriada, a variancia predita pode ser muito diferente da variancia real. Tecnicas como o texto da caixa de Ljung sao usadas para determinar se alguma autocorrelacao permanece nos residuos. Varios pesquisadores destacaram deficiencias nos modelos GARCH (1,1), incluindo sua falha em prever a volatilidade no SampP500 com mais precisao do que outros metodos. GARCH no Excel Esta planilha do Excel utiliza GARCH (1,1) em dados de series temporais. Voce pode usar seus proprios dados, mas a planilha usa a taxa de cambio GBP / CAD entre maio de 2007 e outubro de 2011 (dados obtidos usando esta planilha de download de dados do Forex). A planilha usa Excel8217s Solver para a estimativa de maxima verossimilhanca, mas instrucoes completas sao dadas sobre seu uso. 26 pensamentos sobre ldquo GARCH 8211 Tutorial e Excel Spreadsheet rdquo Ola Eu realmente gostaria de entender passo a passo como construir um modelo de garch Tenho muita necessidade para a minha tese. Eu entendo que eu pego uma coluna de dados de uma coluna de rendimentos e, em seguida, por favor me ajude Como o Free Spreadsheets Master Knowledge Base Mensagens recentes