Vma vector moving average

Um método de estimação de mínimos quadrados generalizado para modelos de média móvel de vetor inversível Rafael Flores de Frutos Gregório R. Serrano Departamento de Economia Cuantitativa, Faculdade de Ciências Econômicas e Empresariais, Universidade Complutense de Madri, Madrid 28223, Espanha Recebido em 11 de junho de 1996. Revisado em 7 de fevereiro de 1997 2 de Junho de 1997. Disponível on-line 13 de Julho de 1998. Propomos um novo procedimento GLS para estimar os modelos VMA. Sua característica principal é considerar a estrutura estocástica dos erros de aproximação que surgem quando as inovações VMA retardadas são substituídas por resíduos remanescentes de um VAR longo. Estimação dos modelos VARMA Especificação do modelo Classificação JELDocumentação a é um vetor constante de deslocamentos, com n elementos. A i são n-by-n matrizes para cada i. Os Ai são matrizes autorregressivas. Existem p matrizes autorregressivas. 949 t é um vector de inovações não correlacionadas em série. Vetores de comprimento n. Os 949 t são vetores aleatórios normais multivariados com matriz de covariância Q. Onde Q é uma matriz de identidade, salvo indicação em contrário. B j são n-by-n matrizes para cada j. As B j são matrizes de média móvel. Existem q matrizes de média móvel. Xt é uma matriz n-by-r representando termos exógenos em cada momento t. R é o número de séries exógenas. Termos exógenos são dados (ou outras entradas não modificadas) além da série de tempo de resposta y t. B é um vetor constante de coeficientes de regressão de tamanho r. Portanto, o produto X t middotb é um vetor de tamanho n. Geralmente, as séries temporais y t e X t são observáveis. Em outras palavras, se você tiver dados, ele representa uma ou ambas as séries. Você nem sempre sabe o deslocamento a. Coeficiente b. Matrizes autorregressivas A i. E matrizes de média móvel B j. Normalmente, você deseja ajustar esses parâmetros aos seus dados. Consulte a página de referência da função vgxvarx para ver formas de estimar parâmetros desconhecidos. As inovações 949 t não são observáveis, pelo menos em dados, embora possam ser observadas em simulações. Lag Representação do Operador Há uma representação equivalente das equações auto-regressivas lineares em termos de operadores de retardamento. O operador de atraso L move o índice de tempo de volta em um: L y t y t 82111. O operador L m move o índice de tempo para trás por m. L m y t y t 8211 m. Na forma de operador de lag, a equação para um modelo de SVARMAX (p. Q. R) torna-se (A 0 x 2212 x2211 i 1 p A i L i) y t a X t b (B 0 x 2211 j 1 q B j L j) x03B5 t. Esta equação pode ser escrita como A (L) y t a X t b B (L) x03B5 t. Um modelo VAR é estável se det (I n x2212 A 1 z x 2212 A 2 z 2 x 2212. x2212 A pzp) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 z x2264 1. Esta condição implica que, com todas as inovações igual a zero, o processo VAR converge para um Como o tempo passa. Veja Luumltkepohl 74 Capítulo 2 para uma discussão. Um modelo VMA é inversível se det (I n B 1 z B 2 z 2. B q z q) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 z x2264 1. Esta condição implica que a representação VAR pura do processo é estável. Para obter uma explicação de como converter entre modelos VAR e VMA, consulte Alterando Representações de Modelo. Veja o capítulo 11 de Luumltkepohl para uma discussão sobre os modelos VMA invertíveis. Um modelo VARMA é estável se sua parte VAR é estável. Da mesma forma, um modelo VARMA é inversível se sua parte VMA é invertible. Não existe uma noção bem definida de estabilidade ou de invertibilidade para modelos com entradas exógenas (por exemplo, modelos VARMAX). Uma entrada exógena pode desestabilizar um modelo. Construindo Modelos VAR Para entender um modelo de séries temporais múltiplas, ou vários dados de séries temporais, geralmente você executa as seguintes etapas: Importe e pré-processa dados. Especifique um modelo. Estruturas de Especificação sem Valores de Parâmetro para especificar um modelo quando você deseja que o MATLAB x00AE estime os parâmetros Estruturas de Especificação com Valores de Parâmetro Selecionados para especificar um modelo onde você conhece alguns parâmetros e deseja que o MATLAB estime os outros Determinando um Número Apropriado de Lags a determinar Um número adequado de defasagens para seu modelo Ajustar o modelo aos dados. Ajustando Modelos a Dados para usar o vgxvarx para estimar os parâmetros desconhecidos em seus modelos. Isso pode envolver: Modificação de Representações de Modelo para alterar seu modelo para um tipo que vgxvarx manipula Analise e preveja usando o modelo ajustado. Isto pode envolver: Examinando a estabilidade de um modelo ajustado para determinar se seu modelo é estável e invertible. Modelo VAR Previsão para prever diretamente a partir de modelos ou para prever usando uma simulação de Monte Carlo. Cálculo de respostas de impulso para calcular as respostas de impulso, que fornecem previsões baseadas numa alteração assumida numa entrada para uma série temporal. Compare os resultados das previsões de seus modelos com os dados disponíveis para a previsão. Para um exemplo, veja Estudo de Caso do Modelo VAR. Seu aplicativo não precisa envolver todas as etapas deste fluxo de trabalho. Por exemplo, você pode não ter quaisquer dados, mas sim simular um modelo parametrizado. Nesse caso, você executaria apenas as etapas 2 e 4 do fluxo de trabalho genérico. Você pode iterar através de algumas dessas etapas. Exemplos Relacionados Selecione seu paísMovingAdias Médias móveis Calcule várias médias móveis (MA) de uma série. X Preço, volume, etc série que é coercible xts ou matriz. Preço série de preços que é coercible xts ou matriz. Volume Série de volume que é coercible xts ou matriz, que corresponde a série de preços, ou uma constante. Ver notas. N Número de períodos a média acima de. V O fator de volume (um número em 0,1). Ver notas. W Vetor de pesos (em 0,1) o mesmo comprimento de x. Wts Vetor de pesos. O comprimento do vetor wts deve ser igual ao comprimento de x. Ou n (o padrão). Wilder lógico se VERDADEIRO. Um Welles Wilder tipo EMA será calculado ver notas. Ratio A smoothingdecay ratio. Overrides mais selvagem em EMA. E fornece alisamento adicional em VMA. O SMA calcula a média aritmética da série sobre as últimas observações n. A EMA calcula uma média exponencialmente ponderada, dando mais peso às observações recentes. Consulte a secção Advertência abaixo. WMA é semelhante a um EMA, mas com ponderação linear se o comprimento de wts é igual a n. Se o comprimento de wts é igual ao comprimento de x. O WMA usará os valores de wts como pesos. DEMA é calculado como: DEMA (1 v) EMA (x, n) - EMA (EMA (x, n), n) v (com os argumentos wilder e ratio correspondentes). EVWMA usa volume para definir o período do MA. ZLEMA é semelhante a um EMA, uma vez que dá mais peso às observações recentes, mas tenta remover lag subtraindo dados antes de (n-1) 2 períodos (padrão) para minimizar o efeito cumulativo. VWMA e VWAP calculam o preço médio móvel ponderado pelo volume. VMA calcular uma média móvel de comprimento variável com base no valor absoluto de w. Valores mais altos de w farão com que VMA reaja mais rápido (mais lentamente). Um objeto da mesma classe como x ou preço ou um vetor (se try. xts falhar) contendo as colunas: SMA média móvel simples. EMA Média móvel exponencial. WMA Média móvel ponderada. DEMA Média móvel exponencial dupla. EVWMA Elástica, média móvel ponderada em volume. ZLEMA Zero lag exponencial média móvel. VWMA Média móvel ponderada em volume (igual a VWAP). VWAP Volume médio ponderado (igual ao VWMA). VWA Média móvel de comprimento variável. Para EMA. WilderFALSE (o padrão) usa uma razão de suavização exponencial de 2 (n1). Enquanto wilderTRUE usa Welles Wilders proporção de suavização exponencial de 1n. Uma vez que WMA pode aceitar um vetor de peso de comprimento igual ao comprimento de x ou de comprimento n. Ele pode ser usado como uma média móvel ponderada regular (no caso wts1: n) ou como uma média móvel ponderada pelo volume, outro indicador, etc. Uma vez que DEMA permite ajustar v. É tecnicamente Tim Tillsons generalizada DEMA (GD). Quando v1 (o padrão), o resultado é o padrão DEMA. Quando v0. O resultado é um EMA regular. Todos os outros valores de v retornam o resultado GD. Esta função pode ser usada para calcular o indicador Tillsons T3 (veja o exemplo abaixo). Obrigado a John Gavin por sugerir a generalização. Para EVWMA. Se o volume for uma série, n deve ser escolhido de modo que a soma do volume para n períodos aproxima o número total de ações em circulação para a garantia em média. Se o volume for uma constante, deve representar o número total de ações em circulação para o valor médio. Alguns indicadores (por exemplo EMA, DEMA, EVWMA, etc.) são calculados utilizando os indicadores próprios dos valores anteriores e são, portanto, instáveis ​​a curto prazo. À medida que o indicador recebe mais dados, sua saída se torna mais estável. Veja o exemplo abaixo. Referências Os seguintes sites foram usados ​​para codedocument este indicador: fmlabsreferenceExpMA. htm fmlabsreferenceWeightedMA. htm fmlabsreferenceDEMA. htm fmlabsreferenceT3.htm linnsofttourtechindevwma. htm fmlabsreferenceZeroLagExpMA. htm fmlabsreferenceVIDYA. htm Consulte wilderSum. Que é usado no cálculo de um Welles Wilder tipo MA. Documentação reproduzida a partir do pacote TTR. Versão 0.21-1. Licença: GPL-3Moving Averages Calcula várias médias móveis (MA) de uma série. X Preço, volume, etc série que é coercible xts ou matriz. N Número de períodos a média acima de. Wilder lógico se VERDADEIRO. Um Welles Wilder tipo EMA será calculado ver notas. Ratio A smoothingdecay ratio. Overrides mais selvagem em EMA. E fornece alisamento adicional em VMA. V O fator de volume (um número em 0,1). Ver notas. Wts Vetor de pesos. O comprimento do vetor wts deve ser igual ao comprimento de x. Ou n (o padrão). Preço série de preços que é coercible xts ou matriz. Volume Série de volume que é coercible xts ou matriz, que corresponde a série de preços, ou uma constante. Ver notas. W Vetor de pesos (em 0,1) o mesmo comprimento de x. Offset Percentile no qual o centro da distribuição deve ocorrer. Sigma Desvio padrão da distribuição. Qualquer outro parâmetro passthrough SMA calcula a média aritmética da série sobre as últimas n observações. A EMA calcula uma média exponencialmente ponderada, dando mais peso às observações recentes. Consulte a secção Advertência abaixo. WMA é semelhante a um EMA, mas com ponderação linear se o comprimento de wts é igual a n. Se o comprimento de wts é igual ao comprimento de x. O WMA usará os valores de wts como pesos. DEMA é calculado como: DEMA (1 v) EMA (x, n) - EMA (EMA (x, n), n) v (com os argumentos wilder e ratio correspondentes). EVWMA usa volume para definir o período do MA. ZLEMA é semelhante a um EMA, uma vez que dá mais peso às observações recentes, mas tenta remover lag subtraindo dados antes de (n-1) 2 períodos (padrão) para minimizar o efeito cumulativo. VWMA e VWAP calculam o preço médio móvel ponderado pelo volume. VMA calcular uma média móvel de comprimento variável com base no valor absoluto de w. Valores mais altos de w farão com que VMA reaja mais rápido (mais lentamente). HMA um WMA da diferença de dois outros WMAs, tornando-o muito reponsive. ALMA inspirado por filtros gaussianos. Tende a colocar menos peso nas observações mais recentes, reduzindo a tendência de superação. Um objeto da mesma classe como x ou preço ou um vetor (se try. xts falhar) contendo as colunas: SMA média móvel simples. EMA Média móvel exponencial. WMA Média móvel ponderada. DEMA Média móvel exponencial dupla. EVWMA Elástica, média móvel ponderada em volume. ZLEMA Zero lag exponencial média móvel. VWMA Média móvel ponderada em volume (igual a VWAP). VWAP Volume médio ponderado (igual ao VWMA). VWA Média móvel de comprimento variável. HMA Hull média móvel. ALMA Arnaud Legoux média móvel. Para EMA. WilderFALSE (o padrão) usa uma razão de suavização exponencial de 2 (n1). Enquanto wilderTRUE usa Welles Wilders proporção de suavização exponencial de 1n. Uma vez que WMA pode aceitar um vetor de peso de comprimento igual ao comprimento de x ou de comprimento n. Ele pode ser usado como uma média móvel ponderada regular (no caso wts1: n) ou como uma média móvel ponderada pelo volume, outro indicador, etc. Uma vez que DEMA permite ajustar v. É tecnicamente Tim Tillsons generalizada DEMA (GD). Quando v1 (o padrão), o resultado é o padrão DEMA. Quando v0. O resultado é um EMA regular. Todos os outros valores de v retornam o resultado GD. Esta função pode ser usada para calcular o indicador Tillsons T3 (veja o exemplo abaixo). Obrigado a John Gavin por sugerir a generalização. Para EVWMA. Se o volume for uma série, n deve ser escolhido de modo que a soma do volume para n períodos aproxima o número total de ações em circulação para a garantia em média. Se o volume for uma constante, deve representar o número total de ações em circulação para o valor médio. Alguns indicadores (por exemplo EMA, DEMA, EVWMA, etc.) são calculados utilizando os indicadores próprios dos valores anteriores e são, por conseguinte, instáveis ​​a curto prazo. À medida que o indicador recebe mais dados, sua saída se torna mais estável. Veja o exemplo abaixo. Referências Veja wilderSum. Que é usado no cálculo de um Welles Wilder tipo MA. (Ttrc, quotClosequot, 20) sma.20 lt - SMA (ttrc, quotClosequot, 20) dema.20 lt - DEMA (ttrc, quotClosequot, 20) evwma.20 Lt - EVWMA (ttrc, quotClosequot, ttrc, quotVolumequot, 20) zlema.20 lt - ZLEMA (ttrc, quotClosequot, 20) alma lt - ALMA (ttrc, quotClosequot) hma lt - HMA (ttrc, quotClosequot) Exemplo de Tim Tillson39s T3 (T3, V), n, v), n, v) t3 lt - T3 (ttrc, quotClosequot) Exemplo de instabilidade de curto prazo de (EMA (x90: 100,10), 1) cauda (EMA (x70: 100,10), 1) cauda (EMA (x50: 100, 10) ), 1) cauda (EMA (x30: 100,10), 1) cauda (EMA (x10: 100,10), 1) cauda (EMA (x 1: 100,10), 1) Documentação reproduzida da embalagem TTR. Versão 0.23-1. Licença: GPL-2 Exemplos da comunidade Parece que ainda não existem exemplos.