ชี้แจง ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ ผันผวน Excel

แนวทาง EWMA มีคุณลักษณะที่น่าสนใจอย่างหนึ่ง: ต้องมีข้อมูลที่เก็บไว้ค่อนข้างน้อย หากต้องการอัปเดตค่าประมาณของเราในเวลาใด ๆ เราจะต้องประมาณค่าความแปรปรวนก่อนหน้าและค่าสังเกตล่าสุดเท่านั้น วัตถุประสงค์รองของ EWMA คือการติดตามการเปลี่ยนแปลงความผันผวน สำหรับค่าน้อยค่าสังเกตการณ์ล่าสุดจะมีผลต่อการประมาณการโดยทันที สำหรับค่าที่ใกล้เคียงกับค่าประมาณหนึ่งค่าประมาณจะเปลี่ยนแปลงช้าๆตามการเปลี่ยนแปลงล่าสุดของผลตอบแทนของตัวแปรต้นแบบ ฐานข้อมูล RiskMetrics (ผลิตโดย JP Morgan และเผยแพร่ต่อสาธารณะ) ใช้ EWMA เพื่อปรับปรุงความผันผวนทุกวัน สำคัญ: สูตร EWMA ไม่ถือว่าเป็นระดับความแปรปรวนเฉลี่ยระยะยาว ดังนั้นแนวคิดเรื่องความผันผวนของค่าความผันผวนไม่ได้มาจาก EWMA โมเดล ARCHGARCH เหมาะสำหรับวัตถุประสงค์นี้มากขึ้น วัตถุประสงค์รองของ EWMA คือการติดตามการเปลี่ยนแปลงความผันผวนดังนั้นค่าเล็กน้อยการสังเกตล่าสุดจึงมีผลต่อการประมาณการณ์โดยทันทีและสำหรับค่าที่ใกล้เคียงกับค่าประมาณหนึ่งค่าประมาณจะเปลี่ยนแปลงไปอย่างช้าๆต่อการเปลี่ยนแปลงล่าสุดในการส่งกลับค่าของตัวแปรต้นแบบ ฐานข้อมูล RiskMetrics (ผลิตโดย JP Morgan) และเผยแพร่ต่อสาธารณะในปี 2537 ใช้แบบจำลอง EWMA พร้อมสำหรับการอัปเดตการประมาณความผันผวนทุกวัน บริษัท พบว่าในช่วงของตัวแปรตลาดค่านี้จะให้ค่าพยากรณ์ความแปรปรวนที่ใกล้เคียงกับอัตราความแปรปรวนที่แท้จริง อัตราความแปรปรวนที่เกิดขึ้นในแต่ละวันจะคำนวณเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเท่ากันในอีก 25 วัน ในทำนองเดียวกันเพื่อคำนวณค่าที่ดีที่สุดของ lambda สำหรับชุดข้อมูลของเราเราจำเป็นต้องคำนวณความผันผวนที่เกิดขึ้น ณ แต่ละจุด มีหลายวิธีให้เลือก จากนั้นคำนวณผลรวมของข้อผิดพลาด (SSE) ระหว่างประมาณการ EWMA กับความผันผวนที่เกิดขึ้นจริง สุดท้ายลด SSE โดยเปลี่ยนค่า lambda ฟังดูง่าย ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือการยอมรับวิธีการคำนวณความผันผวนที่เกิดขึ้น ตัวอย่างเช่นคนที่ RiskMetrics เลือก 25 วันหลังจากนั้นเพื่อคำนวณอัตราความแปรปรวนที่ได้รับ ในกรณีของคุณคุณอาจเลือกอัลกอริทึมที่ใช้ปริมาณรายวัน HILO และหรือ OPEN-CLOSE ราคา Q: เราสามารถใช้ EWMA ในการประเมินความผันผวนของความแปรปรวน (หรือคาดการณ์) ได้มากกว่าหนึ่งก้าวการแสดงความผันผวนของ EWMA ไม่ถือว่าเป็นความผันผวนเฉลี่ยในระยะยาวและด้วยเหตุนี้สำหรับขอบฟ้าที่คาดการณ์ไว้มากกว่าหนึ่งขั้นตอน EWMA จะส่งกลับค่าคงที่ การวิเคราะห์ข้อมูล Excel สำหรับ Dummies, Edition ครั้งที่ 2 เครื่องมือ Exponential Smoothing ใน Excel คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ อย่างไรก็ตามการคำนวณความถ่วงน้ำหนักแบบเลขยกกำลังให้ค่าที่รวมอยู่ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อให้ค่าล่าสุดมีผลมากขึ้นกับการคำนวณโดยเฉลี่ยและค่าเดิมมีผลน้อยกว่า การถ่วงน้ำหนักนี้ทำได้ผ่านค่าคงที่ที่ราบเรียบ เพื่อแสดงให้เห็นว่าเครื่องมือ Smoothing แบบ Exponential ทำงานอย่างไรสมมติว่า you8217re อีกครั้งกำลังมองหาข้อมูลอุณหภูมิเฉลี่ยรายวัน ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักโดยใช้การคำนวณหากำไรให้เรียบโปรดทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: เมื่อต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ได้รับการทำความสะอาดอย่างละเอียดให้คลิกที่ปุ่มคำสั่ง Data data analysis ของข้อมูล tab8217s เมื่อ Excel แสดงไดอะล็อกบ็อกซ์การวิเคราะห์ข้อมูลเลือกรายการ Smoning แบบ Exponential จากรายการจากนั้นคลิก OK Excel จะแสดงไดอะล็อกบ็อกซ์ Exponential Smoothing ระบุข้อมูล หากต้องการระบุข้อมูลที่คุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเคลื่อนไหวที่ชี้แจงให้คลิกที่กล่องข้อความ Input Range จากนั้นระบุช่วงการป้อนข้อมูลโดยพิมพ์ที่อยู่ช่วงเวิร์กชีทหรือเลือกช่วงของแผ่นงาน หากช่วงอินพุทของคุณมีป้ายข้อความเพื่อระบุหรืออธิบายข้อมูลของคุณให้เลือกช่องทำเครื่องหมายป้ายข้อความ ให้ค่าคงที่ที่ราบเรียบ ป้อนค่าคงที่ที่ราบเรียบในกล่องข้อความ Damping Factor แฟ้มวิธีใช้ Excel แสดงว่าคุณใช้ค่าคงที่ที่ราบเรียบระหว่าง 0.2 และ 0.3 สันนิษฐานได้ว่าอย่างไรก็ตามหาก you8217 ใช้เครื่องมือนี้คุณมีความคิดของคุณเองเกี่ยวกับค่าคงที่ของการทำให้เรียบที่ถูกต้องคือ (หากคุณไม่เข้าใจเกี่ยวกับค่าคงที่ที่ราบเรียบบางทีคุณอาจไม่ควรใช้เครื่องมือนี้) บอก Excel ว่าจะใส่ข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ ใช้กรอบข้อความ Output Range เพื่อระบุช่วงเวิร์กชีตที่คุณต้องการวางข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตัวอย่างเช่นในตัวอย่างแผ่นงานคุณวางข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลงในช่วงเวิร์กชีท B2: B10 (ไม่บังคับ) แสดงข้อมูลที่เรียบขึ้น เมื่อต้องการแผนภูมิข้อมูลที่ได้รับการจัดเรียงอย่างรวดเร็วให้เลือกช่องทำเครื่องหมายแผนภูมิเอาท์พุท (ไม่บังคับ) ระบุว่าคุณต้องการคำนวณข้อมูลข้อผิดพลาดมาตรฐาน หากต้องการคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานให้เลือกช่องทำเครื่องหมายข้อผิดพลาดมาตรฐาน Excel วางค่าความผิดพลาดมาตรฐานไว้ข้างๆค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ หลังจากที่คุณระบุว่าต้องการย้ายข้อมูลเฉลี่ยที่ต้องการและตำแหน่งที่ต้องการวางไว้คลิกตกลง Excel คำนวณข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คำนวณความสัมพันธ์ EWMA โดยใช้ Excel เมื่อเร็ว ๆ นี้เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับวิธีประเมินค่าความผันผวนโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบ EWMA ดังที่เราทราบ EWMA หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดของค่าเฉลี่ยที่ถ่วงน้ำหนักอย่างเท่าเทียมกันเนื่องจากให้น้ำหนักมากกว่าข้อสังเกตล่าสุดเมื่อเทียบกับข้อสังเกตที่เก่ากว่า ดังนั้นถ้าเรามีผลตอบแทนที่มากในข้อมูลของเราเมื่อเวลาผ่านไปข้อมูลเหล่านี้จะเก่ากว่าและมีน้ำหนักน้อยลงในการคำนวณของเรา ในบทความนี้เราจะดูว่าเราสามารถคำนวณความสัมพันธ์โดยใช้ EWMA ใน Excel ได้อย่างไร เรารู้ว่าความสัมพันธ์ถูกคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้: ขั้นตอนแรกคือการคำนวณความแปรปรวนร่วมระหว่างชุดการส่งคืนสองชุด เราใช้ตัวปรับความเรียบ Lambda 0.94 ตามที่ใช้ใน RiskMetrics พิจารณาสมการต่อไปนี้: เราใช้ผลตอบแทนเป็น 2 เท่าของ x ในสมการนี้สำหรับการพยากรณ์ความแปรปรวนและผลคูณของสองผลตอบแทนเป็นชุด x ในสมการสำหรับการพยากรณ์ความแปรปรวนร่วม โปรดสังเกตว่าแลมบ์ดาเดียวกันใช้สำหรับความแปรปรวนและความแปรปรวนร่วมทั้งหมด ขั้นตอนที่สองคือการคำนวณความแปรปรวนและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของชุดการส่งคืนแต่ละรายการตามที่อธิบายไว้ในบทความนี้คำนวณความผันผวนทางประวัติศาสตร์โดยใช้ EWMA ขั้นตอนที่สามคือการคำนวณความสัมพันธ์โดยการใส่ค่าความแปรปรวนและความเบี่ยงเบนมาตรฐานในสูตรที่กำหนดข้างต้นสำหรับความสัมพันธ์ แผ่นงาน Excel ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของการคำนวณความสัมพันธ์และความผันผวนของ Excel จะใช้เวลาบันทึกผลตอบแทนของสองหุ้นและคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขา