Média ponderada média minitab

Explorando a média móvel exponencialmente ponderada. Volatilidade é a medida mais comum de risco, mas vem em vários sabores Em um artigo anterior, mostramos como calcular a volatilidade histórica simples Para ler este artigo, consulte Usando a volatilidade para avaliar o risco futuro Usamos o Google S dados reais de preços de ações, a fim de calcular a volatilidade diária com base em 30 dias de dados de ações Neste artigo, vamos melhorar a volatilidade simples e discutir a média móvel exponencialmente ponderada EWMA Histórico Vs Implied Volatilidade Primeiro, vamos colocar esta métrica em um pouco De perspectiva Há duas abordagens amplas volatilidade histórica e implícita ou implícita A abordagem histórica pressupõe que o passado é um prólogo medimos a história na esperança de que ela é preditiva A volatilidade implícita, por outro lado, ignora a história que resolve pela volatilidade implícita nos preços de mercado Espera que o mercado conheça melhor e que o preço de mercado contenha, mesmo que implicitamente, uma estimativa Se nos referimos a apenas as três abordagens históricas à esquerda acima, elas têm duas etapas em comum. Calcule a série de retornos periódicos. Aplicar um esquema de ponderação. Primeiro, calculamos O retorno periódico Isso é tipicamente uma série de retornos diários onde cada retorno é expresso em termos continuamente compostos Para cada dia, tomamos o log natural da relação de preço das ações, ou seja, preço hoje dividido pelo preço ontem, e assim por diante. Série de retornos diários, de ui para u im dependendo de quantos dias m dias estamos medindo. Isso nos leva para a segunda etapa Aqui é onde as três abordagens diferentes No artigo anterior Usando a volatilidade para medir o risco futuro, mostrou que sob Um par de simplificações aceitáveis, a variância simples é a média dos retornos ao quadrado. Observe que isso soma cada um dos retornos periódicos, então divide esse total pelo número de dias ou observações m Então, é realmente jus T uma média dos retornos periódicos quadrados Dito de outra forma, cada retorno ao quadrado é dado um peso igual Então, se alfa é um fator de ponderação especificamente, um 1 m, então uma variância simples é algo como isto. O EWMA Melhora na Variância Simples O A fraqueza desta abordagem é que todos os retornos ganham o mesmo peso O retorno muito recente de ontem não tem mais influência sobre a variância do que o retorno do mês passado Este problema é corrigido usando a média móvel exponencialmente ponderada EWMA, em que os retornos mais recentes têm maior peso Sobre a variância. A média móvel exponencialmente ponderada EWMA introduz lambda que é chamado o parâmetro de alisamento Lambda deve ser menor do que um sob essa condição, em vez de pesos iguais, cada retorno ao quadrado é ponderado por um multiplicador da seguinte forma. Por exemplo, RiskMetrics TM, Uma empresa de gestão de risco financeiro, tende a usar um lambda de 0 94, ou 94 Neste caso, o primeiro retorno periódico quadrado mais recente é ponderado por 1-0 94 94 0 6 O n Ext ao quadrado retorno é simplesmente um lambda-múltiplo do peso anterior, neste caso 6 multiplicado por 94 5 64 E o terceiro dia anterior s peso é igual a 1-0 94 0 94 2 5 30. Que é o significado de exponencial em EWMA cada peso É um multiplicador constante, ou seja, lambda, que deve ser inferior a um dos pesos do dia anterior Isso garante uma variância que é ponderada ou tendenciosa para dados mais recentes Para saber mais, consulte a folha de cálculo do Excel para Google s Volatilidade A diferença entre simplesmente volatilidade E EWMA para o Google é mostrada abaixo. Simples volatilidade efetivamente pesa cada retorno periódico por 0 196 como mostrado na coluna O tivemos dois anos de dados diários de preços de ações Isso é 509 retorna diariamente e 1 509 0 196 Mas note que Coluna P atribui Um peso de 6, então 5 64, então 5 3 e assim por diante Essa é a única diferença entre a variância simples e EWMA. Remember Depois de somarmos toda a série na coluna Q temos a variância, que é o quadrado do desvio padrão If Queremos volatilidade, nós nee D para se lembrar de tomar a raiz quadrada dessa variância. Qual é a diferença na volatilidade diária entre a variância e EWMA no caso do Google É significativo A variância simples deu-nos uma volatilidade diária de 2 4, mas a EWMA deu uma volatilidade diária de Apenas 1 4 ver a planilha para obter detalhes Aparentemente, a volatilidade do Google estabeleceu-se mais recentemente, portanto, uma variância simples pode ser artificialmente alta. Hoje Variância é uma função de Pior Day s Variância Você vai notar que precisávamos para calcular uma longa série de exponencial Declinando pesos Nós não faremos a matemática aqui, mas uma das melhores características do EWMA é que toda a série convenientemente reduz a uma fórmula recursiva. Recursivo significa que as referências de variância de hoje ou seja, é uma função da variação do dia anterior s Você pode Encontrar esta fórmula na planilha também, e produz exatamente o mesmo resultado que o cálculo de longhand Diz que a variância de hoje sob EWMA é igual a variância de ontem ponderada por lambda mais ontem ss Quared retorno pesado por um lambda menos Observe como estamos apenas adicionando dois termos juntos ontem ontem variância ponderada e ontem ponderada, quadrado return. Even assim, lambda é o nosso parâmetro de suavização A maior lambda por exemplo, como RiskMetric s 94 indica mais lento decadência na série - Em termos relativos, vamos ter mais pontos de dados na série e eles vão cair mais lentamente Por outro lado, se reduzimos o lambda, indicamos maior decaimento os pesos caem mais rapidamente e, como um direto Resultado da decadência rápida, menos pontos de dados são usados ​​Na planilha, lambda é uma entrada, para que você possa experimentar com a sua sensibilidade. Summary Volatilidade é o desvio padrão instantâneo de um estoque ea métrica de risco mais comum É também a raiz quadrada Da variância Podemos medir a variância historicamente ou implícita volatilidade implícita Ao medir historicamente, o método mais fácil é variância simples Mas a fraqueza com variância simples é todos os retornos obter o mesmo w Oito Portanto, enfrentamos um trade-off clássico sempre queremos mais dados, mas quanto mais dados temos mais o nosso cálculo é diluído por dados menos relevantes relevantes A média móvel exponencialmente ponderada EWMA melhora na variância simples, atribuindo pesos aos retornos periódicos Ao fazer Isso, podemos usar um grande tamanho de amostra, mas também dar maior peso a retornos mais recentes. Para ver um filme tutorial sobre este tópico, visite o Bionic Turtle. A quantidade máxima de dinheiro que os Estados Unidos podem emprestar O teto da dívida foi criado sob a Segunda Liberty Bond Act. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserva para outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de retornos para um determinado título ou índice de mercado A volatilidade pode ser medida. Um ato que o Congresso dos EUA aprovou em 1933 como a Lei Bancária, que proibia os bancos comerciais de participar do investimento. Nonfarm folha de pagamento refere-se a qualquer trabalho fora de fazendas, famílias e do setor sem fins lucrativos Os EU Bureau of Labour. The moeda abreviatura ou símbolo da moeda para a rupia indiana INR, a moeda da Índia A rupia é composta de 1.O que é um A primeira média móvel é 4310, que é o valor da primeira observação. Na análise da série de tempo, o primeiro número na série de média móvel não é calculado Ed é um valor ausente A média móvel seguinte é a média das duas primeiras observações, 4310 4400 2 4355 A terceira média móvel é a média da observação 2 e 3, 4400 4000 2 4200, e assim por diante Se você quiser usar um Média móvel de comprimento 3, três valores são média em vez de dois. Copyright 2017 Minitab Inc Todos os direitos Reserved. By usando este site você concorda com o uso de cookies para análise e conteúdo personalizado Leia nossa política. Que é uma média móvel chart. A Tipo de gráfico de controle ponderado no tempo que traça a média móvel não ponderada ao longo do tempo para observações individuais Este gráfico usa limites de controle UCL e LCL para determinar quando ocorreu uma situação fora de controle Os gráficos MA de média móvel são mais eficazes do que os gráficos Xbar na detecção Pequenas mudanças de processo e são particularmente úteis quando há apenas 1 observação por subgrupo. No entanto, os gráficos EWMA são geralmente preferidos em relação aos gráficos de MA porque eles pesam as observações. As observações podem ser ind Medições individuais ou meios de subgrupo As médias móveis são calculadas a partir de subgrupos artificiais que são criados a partir de observações consecutivas. Exemplo de uma média móvel chart. A fabricante de rotores de centrífuga quer rastrear o diâmetro de todos os rotores produzidos durante uma semana Os diâmetros devem estar perto do Porque mesmo pequenos turnos causam problemas. Os pontos parecem variar aleatoriamente em torno da linha central e estão dentro dos limites de controle no entanto, há um ponto que se aproxima do limite de controle que você pode querer investigar.