Vma Vektor Gleitender Durchschnitt

Ein verallgemeinertes Verfahren der kleinsten Fehlerquadrate für invertierbare Vektorbewegungsmodelle Rafael Flores de Frutos Gregorio R. Serrano Departamento de Economa Cuantitativa, Facultad de Ciencias Econmicas y Empresariales, Universidad Complutense de Madrid, Madrid 28223, Spanien Erhalten am 11. Juni 1996. Überarbeitet am 7. Februar 1997 Englisch: eur-lex. europa. eu/LexUriServ/LexUri...0083: EN: HTML Wir bieten ein neues GLS - Verfahren zur Schätzung von VMA - Modellen an. Sein Hauptmerkmal ist es, die stochastische Struktur der Näherungsfehler zu berücksichtigen, die entstehen, wenn verzögerte VMA-Innovationen durch verzögerte Residuen aus einem langen VAR ersetzt werden. VARMA-Modelle Schätzung Modellspezifikation JEL-KlassifikationDokumentation a ist ein konstanter Vektor von Offsets mit n Elementen. A i sind n - by-n Matrizen für jedes i. Die A i sind autoregressive Matrizen. Es gibt p autoregressive Matrizen. 949 t ist ein Vektor von seriell unkorrelierten Innovationen. Vektoren der Länge n. Die 949 t sind multivariate normale Zufallsvektoren mit einer Kovarianzmatrix Q. Wobei Q eine Identitätsmatrix ist, sofern nichts anderes angegeben ist. B j sind n - by-n Matrizen für jedes j. Die B j sind gleitende Mittelmatrizen. Es gibt q gleitende Mittelmatrizen. Xt ist eine n-by-r-Matrix, die exogene Terme zu jedem Zeitpunkt t darstellt. R die Zahl der exogenen Reihen. Exogene Terme sind Daten (oder andere nicht modifizierte Eingaben) zusätzlich zu der Reaktionszeitreihe y t. B ist ein konstanter Vektor von Regressionskoeffizienten der Größe r. Das Produkt X t middotb ist also ein Vektor der Größe n. Im allgemeinen sind die Zeitreihen y t und X t zu beobachten. Mit anderen Worten, wenn Sie Daten haben, repräsentiert es eine oder beide dieser Serien. Sie kennen nicht immer den Versatz a. Koeffizient b. Autoregressive Matrizen A i. Und gleitende Mittelmatrizen B j. Normalerweise möchten Sie diese Parameter auf Ihre Daten anpassen. Siehe die Referenzseite der vgxvarx-Funktion zum Schätzen von unbekannten Parametern. Die Innovationen 949 t sind zumindest in den Daten nicht zu beobachten, obwohl sie in Simulationen beobachtbar sind. Lag-Operator-Darstellung Es gibt eine äquivalente Darstellung der linearen autoregressiven Gleichungen in Hinsicht auf Lag-Operatoren. Der Lag-Operator L bewegt den Zeitindex um eins zurück: L y t y t 82111. Der Operator L m bewegt den Zeitindex um m zurück. L m y t y t 8211 m. In der Verzögerungsoperatorform wird die Gleichung für ein SVARMAX (p. q.r) - Modell (A 0 × 2212 × 2211 i 1 p A i L i) y t a X t b (B 0 × 2211 j 1 q B j L j) x03B5 t. Diese Gleichung kann als A (L) y t a X t b B (L) x03B5 t geschrieben werden. Ein VAR-Modell ist stabil, wenn det (I n × 2212 A 1 z × 2212 A 2 z 2 x 2212 x 2212 A pzp) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 z x2264 1. Diese Bedingung bedeutet, dass bei allen Neuerungen gleich Null der VAR-Prozess zu a konvergiert wie die Zeit vergeht. Siehe Luumltkepohl 74 Kapitel 2 für eine Diskussion. Ein VMA-Modell ist invertierbar, wenn det (I n B 1 z B 2 z 2. B q z q) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 z x2264 1. Diese Bedingung bedeutet, dass die reine VAR-Darstellung des Prozesses stabil ist. Eine Erläuterung zur Konvertierung zwischen VAR - und VMA-Modellen finden Sie unter Ändern von Modelldarstellungen. Siehe Luumltkepohl 74 Kapitel 11 für eine Diskussion von invertierbaren VMA-Modellen. Ein VARMA-Modell ist stabil, wenn sein VAR-Teil stabil ist. Ähnlich ist ein VARMA-Modell invertierbar, wenn sein VMA-Teil invertierbar ist. Es gibt keinen klar definierten Begriff der Stabilität oder Invertierbarkeit für Modelle mit exogenen Eingaben (z. B. VARMAX-Modellen). Ein exogener Eingang kann ein Modell destabilisieren. Erstellen von VAR-Modellen Um ein Mehrfach-Zeitreihenmodell oder mehrere Zeitreihendaten zu verstehen, führen Sie im Allgemeinen die folgenden Schritte aus: Importieren und Verarbeiten von Daten. Geben Sie ein Modell an. Spezifikation Structures mit No Parameter Values, um ein Modell anzugeben, wenn MATLAB x00AE die Parameter Specification Structures mit ausgewählten Parameterwerten schätzen soll, um ein Modell anzugeben, in dem Sie einige Parameter kennen und wollen, dass MATLAB die anderen Schätzwerte ermittelt Eine passende Anzahl von Verzögerungen für Ihr Modell Passen Sie das Modell an Daten an. Anpassen von Modellen an Daten, um vgxvarx zu verwenden, um die unbekannten Parameter in Ihren Modellen zu schätzen. Dies kann Folgendes mit sich bringen: Modell-Repräsentationen ändern, um Ihr Modell auf einen Typ zu ändern, den vgxvarx behandelt. Analysieren und prognostizieren Sie das Modell. Dies kann Folgendes beinhalten: Untersuchen der Stabilität eines angepassten Modells, um zu bestimmen, ob Ihr Modell stabil und invertierbar ist. VAR Model Forecasting zur Prognose direkt von Modellen oder zur Prognose einer Monte-Carlo-Simulation. Berechnen von Impulsantworten, um Impulsantworten zu berechnen, die Prognosen basierend auf einer angenommenen Änderung einer Eingabe in eine Zeitreihe liefern. Vergleichen Sie die Ergebnisse Ihrer Modelle Prognosen, um Daten für die Prognose gehalten. Ein Beispiel finden Sie in der VAR-Modell-Fallstudie. Ihre Bewerbung muss nicht alle Schritte in diesem Workflow beinhalten. Beispielsweise können Sie keine Daten haben, sondern ein parametrisiertes Modell simulieren. In diesem Fall würden Sie nur die Schritte 2 und 4 des generischen Workflows durchführen. Sie können durch einige dieser Schritte iterieren. Verwandte Beispiele Wählen Sie Ihr LandTechnische Analysen, Studien, Indikatoren: VMA (Volume Moving Averages) MarketVolume17439s Technologie der Anzeige und Präsentation intraday Volumen und Volumen basierte technische Indikatoren ist durch das Urheberrecht und Patent geschützt. Unbefugte Verteilung oder Reproduktion von proprietären Technologien wird so weit wie möglich nach dem Gesetz verfolgt. Über: Über grundlegende technische Indikatoren und Studien in der technischen Analyse und auf Aktien-Charts verwendet. Beschreibung Ein Volumen gleitender Durchschnitt (VMA) repräsentiert das durchschnittliche Volumen, das über einen bestimmten Zeitraum erzeugt wird. Beispielsweise repräsentiert ein 9-Perioden-VMA das durchschnittliche Volumen, das in den letzten 9 Perioden erzeugt wurde, einschließlich der gegenwärtigen Balken. VMAs - das durchschnittliche Volumen über einer bestimmten Anzahl von Perioden Das Volumen Moving Average Exponential (VMAe) gilt für Wiegefaktoren, um die Verzögerung in einfachen gleitenden Durchschnitten zu reduzieren. Technische Analyse VMAs werden verwendet, um Volumenänderungen über die Zeit zu beobachten und haben einen Glättungseffekt auf kurzfristige Volumenspitzen. Eine steigende VMA weist darauf hin, dass eine größere als übliche Anzahl von Aktien die Hände - aus welchen Gründen (gierige Käufer, Panik Verkäufer, etc.) geändert haben. Signifikante Volumensprünge gehen oft Trendumkehrungen auf den Indizes voraus. Je höher eine VMA39s-Periode ist, desto mehr wird sie dazu neigen, Volumenspitzen zu glätten. Auf diese Weise stellt die Verwendung eines Hochperioden-VMA sicher, dass nur die größeren Volumenstöße reflektiert werden. Längerfristige VMAs - auch als langsame VMAs bezeichnet - werden verwendet, um langfristige Schwankungen in der Volumenproduktion hervorzuheben. Wenn signifikant genug, solche Volumenzunahme oft vor langfristigen Trendumkehrungen auf einem Index. Kürzerfristige VMAs - auch Fast-VMAs genannt - werden verwendet, um kürzerfristige Volumensprünge hervorzuheben, die oft kurzfristigen Trendumkehrungen vorausgehen. Unten haben wir ein Aktiendiagramm, in dem schnelle und langsame Volumenbewegungsdurchschnitte auf SPY-Aktienvolumen angewendet wurden. Ein Vergleich dieser beiden VMAs hilft, Perioden zu erkennen, wenn ein Sicherheitsvolumen unter oder über dem längerfristigen Durchschnittsvolumen liegt. Zwar gibt es viele Volumen-basierte technische Indikatoren, die VMAs in ihren Berechnungen verwenden, auch einfache visuelle Analyse von zwei Volumen bewegten Durchschnitten erlaubt, Perioden von anormalen Handelstätigkeit, die in der Regel durch Panik Verkauf oder gierig Kauf verursacht werden und die in der Regel am Ende festgestellt werden Von Up-Trends und Down-Trends respektvoll. Diagramm 1: SPY-Vorrat mit Volumen MAs Formel und Berechnungen Volumen Moving Average wird als Mittelwert der Volumendaten über einen bestimmten Zeitraum berechnet: VMAVolume (1) Volume (2). Volumen (n-1) Volumen (n) n Copyright 2004 - 2017 Highlight Investments Group. Alle Rechte vorbehalten. 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