Laske historiallista volatiliteettia käyttämällä EWMA: ta. Vahvuus on yleisimmin käytetty riskin mittaus. Tässä suhteessa volatiliteetti voi olla aikaisempien tietojen aikaisempaa historiallista volatiliteettia tai se voi johtaa rahoitusinstrumenttien markkinahinnoista havaittuun volatiliteettiin. Historiallinen volatiliteetti voidaan laskea kolme tapaa, nimittäin yksinkertainen volatiliteetti. Exponential Weighted Moving Average EWMA. Yksi EWMA: n tärkeimmistä eduista on se, että se antaa enemmän painoa viimeaikaisille tuottoille laskettaessa tuottoa Tässä artikkelissa tarkastelemme volatiliteetin laskemista EWMA: n avulla , päästään alkuun. Vaihe 1 Laske hintasarjan log palautukset. Jos tarkastelemme osakekursseja, voimme laskea päivittäiset normaalit palat käyttäen kaavaa ln P i P i -1, jossa P edustaa jokaista s sulkemalla osakekurssi Meidän on käytettävä luonnollista lokitiedostoa, koska haluamme tuottojen jatkuvan yhdistämisen Meillä on nyt päivittäiset tuotot koko hintasarjasta. Vaihe 2 Neliö palauttaa s. Seuraava askel on pitkä palautus neliö Tämä on itse asiassa yksinkertaisen varianssin tai volatiliteetin laskenta, jota edustaa seuraava kaava. Tässä, u edustaa tuottoa, ja m edustaa päivien määrää. Vaihe 3 Määritä painot. painot niin, että viimeisimmillä tuottoilla on suurempi paino ja vanhemmilla tuotoksilla on pienempi paino Tätä varten tarvitaan Lambda-niminen tekijä, joka on tasoitusvakio tai pysyvä parametri Painot määritellään 1- 0 Lambdan on oltava alle 1 Riski-metriikka käyttää lambda-arvoa 94 Ensimmäinen paino on 1-0 94 6, toinen paino on 6 0 94 5 64 ja niin edelleen EWMA: ssa kaikki painot summaavat 1: een, mutta ne vähenevät vakion suhdeluvun ollessa. painot. Vaihe 5 Ota yhteenveto R 2 w: stä. Tämä on lopullinen EWMA-varianssi. Herkkyys on varianssi neliöjuuri. Seuraava kuvakaappaus esittää laskelmat. Yllä oleva esimerkki, jonka näimme, on lähestymistapa, jonka RiskMetrics The GENER EWMA: n muodostamassa muodossa voidaan esittää seuraava rekursiivinen kaava. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo. Vastuu on yleisin riskin mitta, mutta se tulee useaan makuun. Edellisessä artikkelissa kerroin, kuinka laskea yksinkertainen historiallinen volatiliteetti. tämä artikkeli, katso Volatiliteetin käyttö tulevaisuuden riskin arvioimiseksi Käytimme Googlen todellisten osakekurssitietojen tietoja päivittäisen volatiliteetin laskemiseksi 30 päivän varastotietojen perusteella Tässä artikkelissa parannamme yksinkertaista volatiliteettiä ja keskustelemme eksponentiaalisesti painotetusta liukuva keskiarvosta EWMA Historical Vs Implisiittinen volatiliteetti Ensinnäkin, annamme tämän metrijärjestelmän hieman perspektiiviksi Vanhoja lähestymistapoja on historiallinen ja implisiittinen tai implisiittinen volatiliteetti Historiallinen lähestymistapa olettaa, että menneisyys on prologue mitataan historiasta siinä toivossa, että se on ennakoiva Implied volatility, toisaalta sivuuttaa historian, jota se ratkaisee markkinahintojen epävakauden vuoksi. Se toivoo, että markkinat tietävät parhaiten ja että markkinahinta sisältää, vaikkakin implisiittisesti, konsensuksen estimaatin volatiliteetista Vastaavasta lukemisesta ks. Volatiliteetin käyttötarkoitukset ja rajat. Jos keskitymme vain kolmeen yllä oleviin kolmeen historialliseen lähestymistapaan, niillä on kaksi vaihetta yhteisesti. Jaksottaiset tuotot. Käytä painotusmenetelmää. Ensin lasketaan jaksottainen tuotto, joka on tyypillisesti sarja päivittäisiä tuottoja, joissa jokainen tuotto ilmaistaan jatkuvasti yhdistettynä termeinä. Jokaiselle päivälle otamme luonnollisen kirjauksen osakekurssien suhteesta eli nykyisestä hinnasta jaettuna eilen ja niin edelleen. Tämä tuottaa sarjan päivittäisiä tuottoja ui: stä u im: iin riippuen siitä, kuinka monta päivää m päivät mitataan. Tämä saa meidät toiseen vaiheeseen Tässä kolme lähestymistapaa eroavat edellisessä artikkeli Käyttämällä volatiliteettia arvioimaan tulevaa riskiä, osoitti, että pari hyväksyttävää yksinkertaistamista yksinkertainen varianssi on neliöilmoitusten keskiarvo. Huomaa, että tämä summaa jokainen jaksoittainen tuotto, sitten divi että summa on päivien tai havaintojen lukumärä m Joten se on oikeastaan vain keskimäärin neliöidyt jaksotetut tuotot Toinen tapa, kullakin neliön tuotolla on sama paino Joten jos alfa a on painotuskerroin nimenomaan 1 m, sitten yksinkertainen varianssi näyttää jotain tällaiselta. EWMA parantaa yksinkertaista poikkeamaa Tämän lähestymistavan heikkous on, että kaikki tuotot ansaitsevat saman painon Eilen viimeaikaisella tuotolla ei ole enää vaikutusta varianssiin kuin edellisen kuukauden s paluu Tämä ongelma on vahvistettu käyttäen eksponentiaalisesti painotettua liukuvaa keskiarvoa EWMA, jossa viimeisimmillä tuottoilla on suurempi paino varianssin suhteen. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA tuo lambdalle, jota kutsutaan tasoitusparametriin Lambda on oltava alle yksi Tämän ehdon sijasta samanarvoisia neliön tuottoa painotetaan kertoimella seuraamalla. Esimerkiksi riskienhallintayhtiö RiskMetrics TM pyrkii käyttämään lambda-arvoa 0 94 tai 94 Tässä tapauksessa fi Ensimmäinen neliöidyn jaksottaisen tuoton painotetaan 1-0 94 94 0 6 Seuraavaksi neliöllinen paluu on yksinkertaisesti aikaisemman painon lambda-moninkertainen tässä tapauksessa 6 kerrottuna 94 5 64 ja kolmas edellisen päivän s paino on 1-0 94 0 94 2 5 30.Tämä s eksponentiaalisen merkityksen EWMA: ssa jokainen paino on vakio kerroin eli lambda, jonka on oltava pienempi kuin yksi edellisen päivän painosta. Tämä takaa varianssin, joka on painotettu tai puolueellinen viimeisimpien tietojen suhteen. tutustu Googlen Excel-taulukkoon Volatiliteetti Eroa volatiliteetin ja EWMA: n Googlelle on esitetty alla. Yksinkertainen volatiliteetti painaa tehokkaasti jokaista jaksottaista tuottoa 0 196: lla, kuten O-sarakkeessa on esitetty. Meillä oli kaksi vuotta päivittäistä osakekurssia data Tämä on 509 päivittäistä tuottoa ja 1 509 0 196 Mutta huomaa, että sarake P osoittaa painon 6, sitten 5 64, sitten 5 3 ja niin edelleen. Tämä on ainoa ero yksinkertaisen varianssin ja EWMA: n välillä. Huomaa Kun summaamme koko sarjan sarakkeessa Q meillä on varianssi, w joka on keskihajonnan neliö Jos haluamme volatiliteetin, meidän on muistettava ottaa tämä varianssin neliöjuuri. Mikä on ero varianssin ja EWMA: n välisen päivittäisen volatiliteetin välillä Googlessa tapauksessa se on merkittävää Yksinkertainen varianssi antoi meille päivittäinen volatiliteetti 2 4, mutta EWMA antoi päivittäisen volatiliteetin vain 1 4 katso laskentataulukon yksityiskohtiin. Ilmeisesti Googlein volatiliteetti laski hiljattain, joten yksinkertainen varianssit saattavat olla keinotekoisesti korkeita. Nykyään poikkeama on Pior-päivän funktio s Variance Sinun huomaat, että meidän tarvitsi laskea pitkän sarjan eksponentiaalisesti laskevia painoja Meillä ei ole täällä matematiikkaa, mutta yksi EWMA: n parhaista ominaisuuksista on se, että koko sarja pienentää kätevästi rekursiivista kaavaa. varianssin viitetiedot eli se on funktio aikaisemman päivän s variansseista Tämä kaava löytyy myös laskentataulukosta, ja se tuottaa täsmälleen saman tuloksen kuin pitkäkestoinen laskelma. der EWMA vastaa eilisen s variansi painotettuna lambda plus eilen s neliö paluu mittaa yksi miinus lambda Huomaa, että olemme vain lisäämällä kaksi ehtoja yhdessä eilen painotettu varianssi ja yesterdays painotettu, neliö palauttaa. Eikä sitten, lambda on meidän tasoitusparametri Korkeampi lambda kuten esimerkiksi RiskMetric s 94 osoittaa sarjan hitaamman hajoamisen - suhteellisesti, meillä on enemmän datapisteitä sarjassa ja ne pudottavat hitaammin. Toisaalta, jos vähennämme lambda-arvoa, osoitamme korkeammat heikentää painot putoavat nopeammin ja nopean hajoamisen välittömänä seurauksena käytetään vähemmän datapisteitä. Laskentataulukossa lambda on tulo, joten voit kokeilla sen herkkyyttä. Summa Volatiliteetti on varaston hetkellinen keskihajonta ja yleisin riski-metriikka Se on myös varianssi neliöjuuri Voimme mitata varianssin historiallisesti tai implisiittisesti implisiittisen volatiliteetin Kun mitataan historiallisesti, helpoin tapa on yksinkertainen va riance Mutta heikkous yksinkertaisella varianssi on kaikki palaa saada sama paino Joten meillä on klassinen trade-off me aina haluamme enemmän tietoja, mutta enemmän tietoa meillä on enemmän meidän laskelma laimennetaan kauempana vähemmän merkityksellisiä tietoja Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo EWMA parantaa yksinkertaista varianssia määrittämällä painoarvot jaksottaisiin tuottoihin. Tällöin voimme käyttää sekä suurta otoskootusta että myös painottaa viimeisimpiä tuottoja. Jos haluat tarkastella elokuvan opetusohjelmaa aiheesta, vieraile Bionic Turtleilla. Korko, jolla talletuslaitos myöntää keskuspankin ylläpitämiä varoja toiseen talletuslaitokseen.1 Tilastollinen toimenpide tietyn arvopaperin tai markkinaindeksin Volatiliteettia voidaan mitata. Yhdysvaltojen kongressi hyväksyi vuonna 1933 pankkilain, jossa kiellettiin liikepankkien osallistuminen investointeihin. Ei-palkkasumma viittaa mihinkään maatilojen, yksityisten kotitalouksien ja voittoa tavoittelemattomien yritysten ulkopuoliseen työhön Yhdysvaltain työvaliokunta. Ruipporimerkki tai valuutan symboli Intian rupee INR: lle, Intian valuutalle Rupee koostuu 1.Yhdistyneen yrityksen konkurssiyrityksen omaisuudesta, jonka konkurssiyritys on valinnut kiinnostuneelta ostajalta. laskea painotetut liikkuvat keskiarvot Excelissä käyttämällä eksponentiaalisia Smoothing. Excel Data Analysis for Dummies, 2nd Edition. Exponential Smoothing työkalu Excel laskee liikkuvat keskimäärin Eksponenttinen tasoitus painaa kuitenkin liukuvan keskiarvon laskelmiin sisältyviä arvoja niin, että viimeisimmillä arvoilla on suurempi vaikutus keskimääräiseen laskentaan ja vanhoilla arvoilla on pienempi vaikutus Tämä painotus suoritetaan tasoitusvakion avulla. Osoita, kuinka eksponentiaalisen pehmittimen työkalu toimii olettaen, että tarkastelet uudelleen keskimääräistä päivittäistä lämpötilatietoa. Jotta lasketaan painotetut liukuvat keskiarvot käyttämällä eksponentiaalisia tasoituksia, noudata seuraavia vaiheita. Laske eksponentiaalisesti tasoitettu liukuva keskiarvo napsauta ensin Data-välilehteä Data-analyysi-komento. Kun Excel näyttöön tulee Tietojen analysointi - valintaikkuna, valitse Exponential Smoothing - luettelo luettelosta ja valitse sitten OK. Excel näyttää Exponential Smoothing - valintaikkunan. Valitse tiedot. Voit tunnistaa tiedot, joiden perusteella haluat laskea eksponentiaalisesti tasoitettua liukuvaa keskiarvoa, napsauta Syöttöalue tekstikenttään Sitten tunnistetaan syöttöalue joko kirjoittamalla laskentataulukon lisäys ress tai valitsemalla laskentataulukko Jos syöttöalueesi sisältää tekstitiedoston, jonka avulla voit tunnistaa tai kuvata tietojasi, valitse Tunnisteet-valintaruutu. Anna tasoitusvakio. Anna tasoitusvakion tasoitusvakion arvo. Excel Help - tiedosto kertoo, että käytät tasoitusvakaa välillä 0 2 ja 0 3 Oletettavasti kuitenkin, jos käytät tätä työkalua, sinulla on omat ideasi siitä, mikä oikea tasoitusvakio on. Jos huomaat tasoitusvakion, ehkä et käytä tämä työkalu. Kiitos Excel, jossa sijoitetaan eksponentiaalisesti tasoitettu liikkuvan keskiarvon data. Käytä Output Range - tekstiruutua tunnistamaan laskentataulukko, johon haluat sijoittaa liikkuvan keskiarvon tiedot Esimerkiksi taulukon esimerkissä sijoitat liikkuvan keskiarvon tiedot laskentataulukkoon B2 B10. Valinnainen Kaavio eksponentiaalisesti tasoitetusta tiedosta. Jos haluat karttaa eksponentiaalisesti tasoitettua dataa, valitse Kaavion tulos - valintaruutu. Valinnainen Ilmoittakaa, että haluat laskea vakiovirheinformaatiot. Vakiovirheiden laskemiseksi valitse Vakio virheet - valintaruutu Excel sijoittaa vakiovirhearvot eksponentiaalisesti tasoitettujen liukuvien keskiarvojen vieressä. Kun olet lopettanut määrittämään, mitä liikkuvaa keskimääräistä tietoa haluat laskea ja missä haluat napsauta OK. Excel laskee liikkuvaa keskimääräistä tietoa.
No comments:
Post a Comment