Załóżmy, że masz serie N czasu (klasa xts) Czy możesz zaproponować sposób (na przykład istniejącą funkcję) w celu obliczenia średniej kroczącej korelacji (okno toczenia) Więc masz (na przykład) serię 10 czasów. Pierwszym krokiem jest wyliczenie 60-dniowej korelacji między pierwszą a drugą, pierwszą i trzecią, pierwszą i czwartą, i tak dalej. Drugim krokiem jest wyliczenie średniej dla tej wartości korelacji. Koniec pierwszego cyklu. Po zaliczeniu jednego dnia i rozpoczęciu całego procesu (pierwszy i drugi krok) Wyniki są serii czasowej o średnich wartościach korelacji. Czy ktoś może pomóc w znalezieniu skutecznego sposobu na to? Jest to struktura moich danych: Załóżmy, że masz wszystkie serie w ramce danych o nazwie X, w dziesięciu pierwszych zmiennych. Następnie: jeśli nie masz ich w ramce danych, myślę, że najprostszym sposobem jest utworzenie ramki danych :) - pod warunkiem, że serie czasów mają tę samą długość. Aby wykluczyć przekątne 1s z macierzy korelacji, możesz najpierw zdefiniować funkcję, która oblicza średnią wszystkich wartości poniżej przekątnej (lub powyżej diag, doenst się różnicę): (Nie testowany, ale myślę, że to shoudlwork) Korelacja Współczynnik korelacji (wartość między -1 i 1) informuje, jak silnie dwie zmienne są ze sobą związane. Za pomocą funkcji CORREL lub dodatku Analysis Toolpak w programie Excel można znaleźć współczynnik korelacji między dwiema zmiennymi. - Współczynnik korelacji wynoszący 1 wskazuje na doskonałą korelację dodatnią. Gdy zmienna X wzrasta, wzrasta Y. Gdy zmienna X maleje, zmienna Y maleje. - Współczynnik korelacji -1 wskazuje na doskonałą ujemną korelację. Gdy zmienna X wzrasta, zmienna Z maleje. Gdy zmienna X maleje, zmienna Z wzrasta. - Współczynnik korelacji w przybliżeniu 0 wskazuje na brak korelacji. Aby użyć dodatku Analysis Toolpak w programie Excel do szybkiego generowania współczynników korelacji między wieloma zmiennymi, wykonaj następujące kroki. 1. Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Uwaga: nie można znaleźć przycisku analizy danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak. 2. Wybierz opcję Korelacja i kliknij przycisk OK. 3. Na przykład wybierz zakres A1: C6 jako zakres wejściowy. 4. Sprawdź etykiety w pierwszym rzędzie. 5. Wybierz komórkę A9 jako zakres wyjściowy. Wnioski: zmienne A i C są dodatnio skorelowane (0.91). Zmienne A i B nie są skorelowane (0.19). Zmienne B i C nie są również skorelowane (0.11). Możesz zweryfikować te wnioski, patrząc na wykres. Różnorodność matematyki zmiennej transformowanej matematycznie, Douglas M. Maboudou-Tchao, Edgard M. (ASQ American Statistical Association) University of Minnesota Uniwersytet Techniczny Środkowej Florydy Vol. 50 nr 2 KARTA CHARAKTERYSTYKI: 24353 Maj 2008 str. 155-166 Lista 10.00 Członek 5.00 ZEZWOLONYMI CZASEM, DOSTĘPNE DO TREŚCI BEZPŁATNEJ Musisz być zalogowany. Nowość w ASQ Zarejestruj się tutaj. Artykuł Streszczenie Streszczenie opiera się na streszczeniem autorów. Popularna średnia wielowymiarowa ważona wykresem średniej ruchomej (MEWMA) koncentruje się na zmianach w średnim wektorze, ale zmiany mogą występować zarówno w lokalizacji, jak i zmienności skorelowanej wielowymiarowej charakterystyki jakościowej, która wymaga metodologii równoległych do wykrywania zmian macierzy kowariancji. W celu monitorowania stabilności macierzy kowariancji procesu rozpatrywana jest wykładnicza ważona matryca kowariancji. W połączeniu z lokalizacją MEWMA, wykres ten monitoruje zarówno średnią, jak i zmienność, wymaganą przez odpowiednią kontrolę procesu. Wykres ogólnie przewyższa konkurencyjne wykresy macierzy kowariancji. Średnia długość biegu (ARL), Bias, analiza regresji, wariancja, wykresy kontrolne średniej ruchomej z wynikiem statystycznym (EWMA) Większość badań koncentruje się na dynamicznych relacjach między aktywami na rynku (1,2,3). Zwykle używam korelacji jako zależności od zależności, ponieważ jej wyniki są łatwe do komunikowania się i rozumienia (w przeciwieństwie do wzajemnych informacji, które są nieco mniej wykorzystywane w finansach, niż w teorii informacyjnej). Jednak analizowanie dynamiki korelacji wymaga obliczenia ruchomej korelacji (a. k.a. okienka, nachylenia lub walcowania). Średnie ruchome są dobrze zrozumiane i łatwo obliczane 8211 biorą pod uwagę jeden składnik aktywów naraz i generują jedną wartość dla każdego okresu. Przenoszenie korelacji, w przeciwieństwie do średnich kroczących, musi uwzględniać wiele zasobów i generować macierz wartości dla każdego okresu. W najprostszym przypadku zależy nam na korelacji pomiędzy dwoma aktywa 8211 np. SampP 500 (SPY) i sektorem finansowym (XLF). W tym przypadku musimy zwrócić uwagę tylko na jedną wartość w matrycy. Gdybyśmy dodali sektor energetyczny (XLE), trudniejsze jest skuteczne obliczenie i reprezentowanie tych korelacji. Dotyczy to zawsze trzech lub więcej różnych aktywów. I8217PL napisał poniższy kod, aby uprościć ten proces (pobierz). Najpierw podaj macierz (dataMatrix) ze zmiennymi w kolumnie 8211 na przykład SPY w kolumnie 1, XLF w kolumnie 2 i XLE w kolumnie 3. Po drugie, podaj rozmiar okna (windowSize). Na przykład, jeśli dataMatrix zawierał drobne powroty, wówczas rozmiar okna wyniesie 60, co będzie skutkowało późnymi godzinowymi szacunkami korelacji. Po trzecie, możesz wskazać, która kolumna (indexColumn) zależy Ci na wyświetlaniu wyników. W naszym przykładzie prawdopodobnie określimy kolumnę 1, ponieważ umożliwiłoby to obserwację korelacji pomiędzy (1) SampP a sektorem finansowym oraz (2) sektorem SampP i energetyki. Poniższe zdjęcie przedstawia wyniki dokładnie w powyższym przykładzie w ostatni piątek, 1 października 2017. ShareBookmark 2 Responses to 8220Calculating Moving Correlation w Matlab8221 it8217s nie jest jasne, jak sobie radzić z NA. Jak obliczałoby korelacje dla indeksów w różnych krajach, w których jeden punkt danych może zostać zagubiony ze względu na szczególne wakacje w jednym kraju? Cześć Paolo, Kod jak I8217ve wysłał doesn8217t zajmuje się NaN z wdziękiem. Z tej strony dokumentacji Matlab można dodać do komendy corrcoef 82208216rows8217, 8216complete82178221, aby zająć się problemem. mathworkshelptechdocrefcorrcoef. html Innymi alternatywami jest całkowite uporządkowanie tej daty, interpolowanie lub użycie bardziej wyrafinowanej metody rozwiązywania brakujących obserwacji. Pozostaw odpowiedź Anuluj odpowiedź
No comments:
Post a Comment