الانتقال من المتوسط ، الارتباط الذاتي مصفوفة

لنفترض أن لديك N سلسلة الوقت سلسلة شتس. يمكنك اقتراح طريقة على سبيل المثال وظيفة موجودة لحساب المتداول متوسط ​​الارتباط المتداول تتحرك window. So لديك على سبيل المثال 10 سلسلة زمنية الخطوة الأولى هي لحساب 60 يوما الارتباط بين الأول والثاني، أولا والثالثة، الأولى والرابعة، وهكذا الخطوة الثانية هي حساب متوسط ​​قيمة الارتباط تلك. من الدورة الأولى. بعد تقدمك في يوم واحد وتبدأ كل العملية الخطوة الأولى والثانية. النتائج هي سلسلة زمنية مع متوسط ​​قيم الارتباط. يمكن لأي شخص أن يساعد على إيجاد وسيلة فعالة للقيام بهذا. هذا هو هيكل البيانات بلدي. سوف يكون لديك كل سلسلة في إطار البيانات تسمى X، في المتغيرات العشرة الأولى ثم. إذا كنت دون ر يكون لهم في البيانات ، ثم أعتقد أن أسهل طريقة هي أولا لجعل إطار البيانات - شريطة أن تكون سلسلة الوقت الخاص بك كلها من نفس الطول. لاستبعاد قطري 1 ثانية من مصفوفة الارتباط قد تحدد أولا الدالة التي تحسب متوسط ​​جميع القيم أدناه قطري أو فوق دياج، دوينز ر تحدث فرقا. لم يتم اختبارها ولكن أعتقد أنها شودلورك. كثير من أبحاثي يركز على العلاقات الديناميكية بين الأصول في السوق 1، 2، 3 عادة، يمكنني استخدام الارتباط كمقياس للاعتماد على العلاقة منذ نتائجها من السهل على التواصل والفهم على عكس المعلومات المتبادلة التي هي أقل استخداما إلى حد ما في التمويل مما هو عليه في نظرية المعلومات ومع ذلك، وتحليل ديناميات الارتباط تتطلب منا لحساب ارتباط متحرك الملقب نافذة، زائدة، أو المتداول. المتوسطات المتحركة هي مفهومة جيدا وتحسب بسهولة أنها تأخذ في الاعتبار الأصول في وقت واحد و تنتج قيمة واحدة لكل فترة زمنية يتحرك الارتباط المتبادل، على عكس المتوسطات المتحركة، يجب أن يأخذ في الاعتبار الأصول المتعددة و إنتاج مصفوفة القيم لكل فترة زمنية في أبسط الحالات، نحن نهتم بالعلاقة بين اثنين من الأصول على سبيل المثال، و سب 500 الجاسوس والقطاع المالي زلف في هذه الحالة، ونحن بحاجة فقط الالتفات إلى قيمة واحدة في المصفوفة ومع ذلك، إذا كنا إلى د قطاع الطاقة شل، يصبح من الصعب حساب بكفاءة وتمثيل هذه الارتباطات هذا صحيح دائما لمدة 3 أو أكثر من الأصول المختلفة. أكتبت التعليمات البرمجية أدناه لتبسيط هذه العملية تحميل أولا، يمكنك توفير مصفوفة داتاماتريكس مع المتغيرات في على سبيل المثال، سبي في العمود 1، زلف في العمود 2، و شل في العمود 3 ثانيا، يمكنك توفير نافذة حجم النافذة الحجم على سبيل المثال، إذا كانت البيانات داتماتريكس تحتوي على عوائد دقيقة، ثم حجم نافذة 60 سوف تنتج زائدة تقديرات الترابط ساعة الثالثة، فإنك تشير إلى فهرس العمود العمود الذي تهتم به رؤية النتائج في مثالنا، من المحتمل أن نحدد العمود 1، لأن ذلك سيسمح لنا بمراعاة العلاقة بين 1 سب و القطاع المالي و 2 سب و قطاع الطاقة. الصورة أدناه يظهر النتائج بالضبط المثال أعلاه ل الجمعة الماضي، 1 أكتوبر 2010.2 الردود على حساب الارتباط المتحرك في Matlab. it s ليس واضحا كيف تتعامل مع NA. How يمكنك حساب الارتباطات لفهارس عبر بلدان مختلفة حيث نقطة بيانات واحدة يمكن أن تكون مفقودة بسبب عطلة معينة في بلد واحد. هنا باولو، رمز كما كنت نشرت لا يتعامل مع نانس بأمان يمكنك أن ترى من هذه الصفحة وثائق ماتلاب لك يمكن أن تضيف صفوف، كاملة إلى الأمر كوركوف للتعامل بأمان مع قضية. البدائل الأخرى هي إسقاط هذا التاريخ تماما، استيفاء، أو استخدام طريقة أكثر تطورا للتعامل مع الملاحظات المفقودة. ترك الرد إلغاء الرد .8 4 المتوسط ​​المتحرك ولكن بدلا من استخدام القيم السابقة للمتغير المتوقع في الانحدار، يستخدم نموذج المتوسط ​​المتحرك أخطاء التنبؤ السابقة في نموذج يشبه الانحدار. يك أند ثيتا e ثيتا e دوتس ثيتا e. where و هو الضوضاء البيضاء ونحن نشير إلى هذا باعتباره نموذج ما q بالطبع، نحن لا نلاحظ قيم إت، لذلك ليس حقا الانحدار بالمعنى المعتاد. لاحظ أن كل يمكن اعتبار قيمة يت كمتوسط ​​متحرك مرجح لأخطاء التنبؤ القليلة الماضية ومع ذلك، لا ينبغي الخلط بين متوسطات النماذج المتحركة مع تمهيد المتوسط ​​المتحرك الذي نوقش في الفصل 6 يستخدم نموذج المتوسط ​​المتحرك للتنبؤ بالقيم المستقبلية بينما يتحرك متوسط ​​التحريك يستخدم لتقدير دورة الاتجاه للقيم السابقة. التركيبة 8 6 مثالان للبيانات المستمدة من النماذج المتوسطة المتحركة بمعلمات مختلفة اليسار ما 1 مع يت 20 و 0 8e t-1 رايت ما 2 مع يتيت - e t-1 0 8e t-2 في كلتا الحالتين، يتم توزيع إت عادة الضوضاء البيضاء مع متوسط ​​الصفر والتباين واحد. فيغور 8 6 يظهر بعض البيانات من نموذج ما 1 ونموذج ما 2 تغيير المعلمات theta1، النقاط، نتائج ثيتاق في أنماط سلسلة زمنية مختلفة كما هو الحال مع نماذج الانحدار الذاتي، والتباين من فإن مصطلح الخطأ وسوف تغير فقط حجم السلسلة، وليس الأنماط. ومن الممكن أن يكتب أي ثابتة أر نموذج P كنموذج ما إنفتي على سبيل المثال، وذلك باستخدام استبدال المتكررة، يمكننا إثبات هذا لنموذج أر 1. تبدأ في phi1y و phi1 phi1y e و phi1 2y phi1 e و phi1 3y phi1 2e phi1 ه و نص النهاية. المقدمة -1 phi1 1، قيمة phi1 k سوف تحصل أصغر كما يحصل ك أكبر حتى نحصل في نهاية المطاف. يت و phi1 e phi1 2 e phi1 3 e cdots. an ما إنفي process. The النتيجة العكسية يحمل إذا كنا نفرض بعض القيود على المعلمات ما ثم يسمى نموذج ما عكسية وهذا هو، أننا يمكن أن يكتب أي عملية ما q قابل للانهيار كما إن إنفتي process. Invertible نماذج أر ليست ببساطة لتمكيننا من تحويل من نماذج ما إلى نماذج أر لديهم أيضا بعض الخصائص الرياضية التي تجعلها أسهل للاستخدام في الممارسة. قيود العوائق تشبه القيود ستاتيوناريتي. لما 1 نموذج -1 theta1 1. فور ما 2 نموذج -1 theta2 1، theta2 theta1 -1، theta1 - theta2 1. أكثر تعقيدا الظروف عقد ل q ge3 مرة أخرى، R سوف تأخذ الرعاية من هذه القيود عند تقدير النماذج.