Matematycznie średnia matryca autokorelacji

Załóżmy, że masz serie N czasu xts klasy. Możesz zaproponować sposób np. Istniejącej funkcji do obliczania średniej kroczącej ruchomej okna. Więc masz na przykład 10 serii czasowych Pierwszym krokiem jest wyliczenie 60-dniowej korelacji pomiędzy pierwszą a drugą, pierwszą i trzecim, pierwszym i czwartym, i tak dalej Drugi krok to obliczyć średnią dla tej wartości korelacji. Pierwszego cyklu. Po wyprzedzeniem jednego dnia i rozpocznij cały proces pierwszy i drugi krok. Wyniki to seria czasu z średnie wartości korelacji. Czy ktoś pomoże znaleźć skuteczny sposób to zrobić. To jest struktura moich danych. Spóźnij masz wszystkie serie w ramce danych o nazwie X, w pierwszej dziesiątce zmiennych. Wtedy jeśli nie masz ich w danych ramka, to myślę, że najprostszym sposobem jest utworzenie ramki danych - pod warunkiem, że szeregy czasowe mają tę samą długość. Aby wykluczyć przekątną 1 s z macierzy korelacji, możesz najpierw zdefiniować funkcję obliczającą średnią wszystkich wartości poniżej przekątna lub powyżej diag, doens t robi różnicę. Nie testowano, ale myślę, że to shoudlwork. Wiele z moich badań koncentruje się na dynamicznych relacjach między aktywami na rynku 1, 2, 3 Zazwyczaj używam korelacji jako zależności zależności zależnej, ponieważ jej wyniki są łatwe do komunikowania się i rozumienia w przeciwieństwie do wzajemne informacje, które są nieco mniej wykorzystywane w finansach niż w teorii informacji. Jednak analiza dynamiki korelacji wymaga obliczenia ruchomej korelacji aki okienkowej, końcowej lub walcowania. Średnie ruchy są dobrze zrozumiane i łatwo obliczane, biorąc pod uwagę każdy składnik aktywów naraz i generuje jedną wartość dla każdego okresu czasu Przenoszenie korelacji, w przeciwieństwie do średnich kroczących, musi uwzględniać wiele aktywów i generować macierz wartości dla każdego okresu czasu W najprostszym przypadku zależy nam na korelacji między dwoma aktywa na np. SP 500 SPY i sektor finansowy XLF W tym przypadku musimy zwrócić uwagę tylko na jedną wartość w matrycy. Jednakże, gdybyśmy mieli dd sektora energetycznego XLE staje się trudniejsze do skutecznego obliczania i reprezentowania tych korelacji Jest to zawsze prawdą dla 3 lub więcej różnych zasobów. I ve napisał poniższy kod, aby uprościć ten proces Pobierz Najpierw masz macierz danych dataMatrix z zmiennymi w kolumny np. SPY w kolumnie 1, XLF w kolumnie 2 i XLE w kolumnie 3 Po drugie, podajesz okno rozmiaru oknaSize Jeśli na przykład dataMatrix zawierał drobne zwroty, wówczas rozmiar okna wynoszący 60 spowodowałby końcowe obliczenia korelacji godzinowej Trzeci, wskażesz, która kolumna indexColumn zależy Ci na tym, aby zobaczyć wyniki W naszym przykładzie prawdopodobnie podamy kolumnę 1, ponieważ umożliwiłoby to obserwację korelacji pomiędzy 1 SP a sektorem finansowym a 2 sektorem energetycznym i energetycznym. pokazuje wyniki dokładnie w powyższym przykładzie w ostatni piątek, 1 października 2017 r.2 Odpowiedzi na obliczanie ruchomych korelacji w programie Matlab. it nie są jasne, jak sobie radzić z NA. Jestoby obliczysz korelacje dla indeksów w różnych krajach, w których jeden punkt danych może zostać zagubiony ze względu na konkretne wakacje w jednym kraju. Hi Paolo, kod, jakiego już wysłałem nie zajmuje się NaN gracefully Możesz zobaczyć z tej strony dokumentacji Matlab, można dodawać wiersze, wypełniać komendę corrcoef, aby w stanie z wdziękiem poradzić sobie z tą sprawą. Innymi alternatywami jest całkowite wyeliminowanie tej daty, interpolowanie lub użycie bardziej wyrafinowanej metody postępowania z brakującymi obserwacjami. Zapisz odpowiedź Anuluj odpowiedź.8 4 Średnia ruchoma modeli. Zamiast używać przeszłych wartości zmiennej prognozowanej w regresji, model średniej ruchomości wykorzystuje poprzednie błędy prognozy w modelu regresywnym. yc i teta eta theta kropki theta e. where et jest biały hałas Odnoszę się do tego jako model MA q Oczywiście, nie obserwujemy wartości et, więc nie jest to regresja w zwykłym sensie. wartość yt może być traktowana jako ważona średnia ruchoma ostatnich kilku błędów prognozy. Nie należy jednak mylić średnich ruchomej z ruchomej wygładzonej średniej, o której mówiliśmy w rozdziale 6. Średniometr używany jest do prognozowania przyszłych wartości przy jednoczesnym średnim wygładzeniu jest używany do szacowania cyklu trendu ostatnich wartości. Rysunek 8 6 Dwa przykłady danych z ruchome modele średnie o różnych parametrach Lewy MA 1 z yt 20 i 0 8e t-1 Prawy MA 2 z ytet - e t-1 0 8e t-2 W obu przypadkach normalnie rozprowadzany jest biały szum o średniej zera i wariancji. Rysunek 8 6 przedstawia niektóre dane z modelu MA 1 i modelu MA 2 Zmiana parametrów theta1, kropek, teatru powodują, że różne wzorce serii czasowych Podobnie jak w modelach autoregresji, wariancja błąd błędów et zmieni tylko skalę serii, a nie wzorzec. Można pisać dowolny stacjonarny model ARp jako model inftykatu MA Na przykład, używając powtórzonej podstawy, możemy to udowodnić za model AR1. rozpoczyna yt phi1y i phi1 phi1y e i phi1 2y phi1 e i phi1 3y phi1 2e phi1 e i koniec tekstu. Zaprojektowano -1 phi1 1, wartość phi1k będzie mniejsza, gdy k się powiększy W końcu otrzymamy. yt et phi1 e phi1 2 e phi1 3 e cdots. an MA infty process. Jeżeli odwzorowujemy kilka ograniczeń na parametry MA, wówczas model MA nazywa się odwracalnym. Oznacza to, że możemy napisać dowolny proces odwrócony MA q, proces AR nietypowy. Inwersalne modele nie tylko umożliwiają nam konwersję z modeli MA do modeli AR mają również pewne właściwości matematyczne, które ułatwiają ich wykorzystanie w praktyce. Ograniczenia inwersji są podobne do ograniczeń stacjonarnych. Dla MA 1 model -1 theta1 1.W przypadku modelu MA2 -1 theta2 1, theta2 theta1 -1, theta1-theta2 1.Z bardziej skomplikowane warunki utrzymują się na q3 Ponownie, R zajmie się tymi ograniczeniami podczas szacowania modeli.