Exponentowo ważona ruchoma średnia zmienność excel

Podejście EWMA ma jedną atrakcyjną cechę: wymaga stosunkowo mało przechowywanych danych. Aby zaktualizować nasze oszacowanie w dowolnym momencie, potrzebujemy tylko wcześniejszego oszacowania współczynnika wariancji i najnowszej wartości obserwacyjnej. Dodatkowym celem EWMA jest śledzenie zmian zmienności. W przypadku małych wartości ostatnie obserwacje natychmiast wpływają na oszacowanie. Dla wartości bliższych jednemu, oszacowanie zmienia się powoli w oparciu o ostatnie zmiany w stopach zmiennej bazowej. Baza danych RiskMetrics (wyprodukowana przez JP Morgan i udostępniona publicznie) wykorzystuje EWMA do aktualizowania codziennej zmienności. WAŻNE: Formuła EWMA nie zakłada długookresowego średniego poziomu wariancji. Tak więc koncepcja średniej zmienności nie jest przechwytywana przez EWMA. Modele ARCHGARCH są lepiej przystosowane do tego celu. Drugim celem EWMA jest śledzenie zmian w zmienności, więc w przypadku małych wartości, ostatnie obserwacje wpływają na oszacowanie szybko, a dla wartości bliższych jednemu, oszacowanie zmienia się powoli do ostatnich zmian w zwrotach zmiennej bazowej. Baza danych RiskMetrics (wyprodukowana przez JP Morgan) i upubliczniona w 1994 r. Wykorzystuje model EWMA do aktualizowania codziennych szacunków zmienności. Firma odkryła, że ​​w odniesieniu do szeregu zmiennych rynkowych ta wartość daje prognozę wariancji najbliższą realizowanemu współczynnikowi wariancji. Realizowane stawki wariancji w danym dniu zostały obliczone jako równo ważona średnia z kolejnych 25 dni. Podobnie, aby obliczyć optymalną wartość lambda dla naszego zbioru danych, musimy obliczyć zrealizowaną zmienność w każdym punkcie. Istnieje kilka metod, więc wybierz jedną. Następnie obliczyć sumę kwadratów błędów (SSE) między szacunkami EWMA i zrealizowaną zmiennością. Na koniec zminimalizuj SSE, zmieniając wartość lambda. Brzmi prosto. Największym wyzwaniem jest uzgodnienie algorytmu obliczania zrealizowanej zmienności. Na przykład ludzie z RiskMetrics wybierali kolejne 25 dni, aby obliczyć zrealizowaną stopę wariancji. W twoim przypadku możesz wybrać algorytm, który wykorzystuje dzienną głośność, HILO i ceny OPEN-CLOSE. P 1: Czy możemy użyć EWMA do oszacowania (lub prognozy) zmienności o ponad jeden krok do przodu Przedstawicielstwo zmienności EWMA nie zakłada długoterminowej średniej zmienności, a zatem dla każdego horyzontu prognozy wykraczającego poza jednoetapowy, EWMA zwraca stałą wartość value: Jak obliczyć średnie ważone ruchome w programie Excel za pomocą wykładniczego wygładzania danych Excel w przypadku manekinów, wydanie drugie Narzędzie Wygładzanie wykładnicze w programie Excel oblicza średnią ruchomą. Jednak wygładzanie wykładnicze obciąża wartości zawarte w obliczeniach średniej ruchomej, tak że nowsze wartości mają większy wpływ na średnie obliczenia, a stare wartości mają mniejszy wpływ. To ważenie odbywa się poprzez stałą wygładzania. Aby zilustrować, jak działa narzędzie Wygładzanie wykładnicze, przypuśćmy, że ponownie przeanalizujesz średnią dzienną temperaturę. Aby obliczyć ważone średnie ruchome za pomocą funkcji wygładzania wykładniczego, wykonaj następujące czynności: Aby obliczyć wykładniczą wygładzoną średnią ruchomą, najpierw kliknij przycisk polecenia Data tab8217s Analiza danych. Gdy program Excel wyświetli okno dialogowe Analiza danych, wybierz element Wygładzanie wykładnicze z listy, a następnie kliknij przycisk OK. Excel wyświetla okno dialogowe Wygładzanie wykładnicze. Zidentyfikuj dane. Aby zidentyfikować dane, dla których chcesz obliczyć wyrównywaną wykładniczo średnią kroczącą, kliknij pole tekstowe Zakres wprowadzania. Następnie określ zakres wejściowy, wpisując adres zakresu arkusza lub wybierając zakres arkusza roboczego. Jeśli zakres wejściowy zawiera etykietę tekstową do identyfikacji lub opisu danych, zaznacz pole wyboru Etykiety. Zapewnij stałą wygładzania. Wprowadź stałą wygładzania w polu tekstowym Czynnik tłumienia. Plik Pomocy programu Excel sugeruje, że używasz stałej wygładzania od 0,2 do 0,3. Można jednak przypuszczać, że jeśli używasz tego narzędzia, masz własne wyobrażenie o tym, jaka jest poprawna stała wygładzania. (Jeśli nie masz pojęcia o stałej wygładzania, być może nie powinieneś używać tego narzędzia). Powiedz Excelowi, gdzie umieścić wykładniczo wygładzone średnie ruchome. Użyj pola tekstowego Zakres wyników, aby określić zakres arkusza roboczego, w którym chcesz umieścić dane średniej ruchomej. W przykładzie arkusza na przykład dane średniej ruchomej umieszcza się w zakresie arkusza roboczego B2: B10. (Opcjonalnie) Wykres wykładniczo wygładzonych danych. Aby wyświetlić wykres wykładniczo wygładzonych danych, zaznacz pole wyboru Wynik wykresu. (Opcjonalnie) Wskaż, że chcesz obliczać standardowe informacje o błędach. Aby obliczyć błędy standardowe, zaznacz pole wyboru Błędy standardowe. Program Excel umieszcza standardowe wartości błędów obok wykładniczo wygładzanych średnich ruchomych wartości. Po zakończeniu określania wartości średniej ruchomej, którą chcesz obliczyć i gdzie chcesz umieścić, kliknij OK. Program Excel oblicza średnie ruchome. Obliczanie korelacji EWMA za pomocą programu Excel Niedawno dowiedzieliśmy się, jak oszacować zmienność za pomocą ważonej ruchomej średniej ważonej EWMA. Jak wiemy, EWMA unika pułapek równie ważonych średnich, ponieważ nadaje większą wagę nowszym obserwacjom w porównaniu ze starszymi obserwacjami. Tak więc, jeśli mamy ekstremalne zyski w naszych danych, w miarę upływu czasu dane te stają się starsze i tracą na znaczeniu w naszych obliczeniach. W tym artykule przyjrzymy się, w jaki sposób możemy obliczyć korelację za pomocą EWMA w programie Excel. Wiemy, że korelacja jest obliczana za pomocą następującego wzoru: Pierwszym krokiem jest obliczenie kowariancji między dwiema seriami powrotów. Używamy współczynnika wygładzania Lambda 0,94, jak stosowany w RiskMetrics. Rozważmy następujące równanie: Używamy kwadratów zwrotów r 2 jako serii x w tym równaniu dla prognoz wariancji i produktów krzyżowych dwóch zwrotów jako serii x w równaniu dla prognoz kowariancji. Należy zauważyć, że ta sama wartość lambda jest używana dla wszystkich wariancji i kowariancji. Drugim krokiem jest obliczenie wariancji i odchylenia standardowego dla każdej serii powrotów, jak opisano w tym artykule Obliczenie zmienności historycznej za pomocą EWMA. Trzecim krokiem jest obliczenie korelacji przez wprowadzenie wartości kowariancji i odchyleń standardowych w podanej powyżej formule korelacji. Poniższy arkusz excel stanowi przykład obliczenia korelacji i zmienności w programie Excel. Bierze log powrotny z dwóch zasobów i oblicza korelację między nimi.