Średnie ruchome średnie wykładnie EWMA to statystyka do monitorowania procesu, który uśrednia dane w sposób, który zapewnia mniej i mniej wagi danych, gdy są one dalej usuwane w timeparison wykresu kontrolnego Shewhart i technik kontroli wykresu EWMA. W celu śledzenia wykresów Shewhart technika, decyzja o stanie kontroli nad procesem w dowolnym czasie, t, zależy wyłącznie od ostatniego pomiaru z procesu, a oczywiście od stopnia prawdziwego oszacowania limitów kontrolnych od danych historycznych Dla EWMA technika kontrolna, decyzja zależy od statystyki EWMA, która jest średnią waŜoną wykładniczo wszystkimi wcześniejszymi danymi, w tym ostatnim pomiarem. Z wyboru współczynnika wagi lambda, procedura kontroli EWMA może być wrażliwa na małe lub stopniowe dryfować w procesie, podczas gdy procedura kontrolna Shewhart może się zareagować tylko wtedy, gdy ostatni punkt danych znajduje się poza granicą kontrolną. Definicja EWMA. The statystyka, jest obliczany jako mbox t lambda Yt 1-lambda mbox,,, mbox,,, t 1,, 2, ldots,, n gdzie. mbox 0 oznacza średni cel danych historycznych. Yt jest obserwacją w czasie t. n jest liczbą obserwacji, które mają być monitorowane, w tym mbox 0.Interpretacja wykresu kontrolnego EWMA. Czerwone kropki to surowe dane, które w przeszłości jest statystyką EWMA. Wykres pokazuje, że proces jest kontrolowany, ponieważ wszystkie mbox t lie między ograniczeniami kontroli Jednak wydaje się, że tendencja ta wzrasta w ciągu ostatnich pięciu okresów. Zmiany są tylko widoczne z upływem czasu. Niestety, potrzeba czasu na wzorce danych, ponieważ indywidualne przekroczenia limitów kontroli niekoniecznie wskazują na trwałą zmianę procesu Wykres kontrolny Shewhart nie jest silny w celu wykrycia niewielkich zmian, powiedzmy o kolejności co najwyżej jednego odchylenia standardowego, co wydaje się być przypadkowe dla danych kalibracyjnych pokazanych na poprzedniej stronie EWMA wykładniczo ważona w tym celu lepiej dostosować wykres przeciętnej kontroli. Wykreślenie statystyk EWMA na poziomie kilograma. Średnia ważona ruchoma EWMA jest statystyką dla monitorowania proces, który uśrednia dane w sposób, który daje mniejszą wagę do danych, które są następnie usuwane w czasie z bieżącego pomiaru Dane statystyczne EWMA w czasie t obliczane są rekurencyjnie z pojedynczych punktów danych uporządkowanych w czasie jako Y1, , Y2,, ldots, Yt, gdzie pierwsza statystyka EWMA jest średnią danych historycznych EWMA lambda Yt 1 - lambda EWMA. Control mechanizm EWMA. Sterownik EWMA może być wrażliwy na małe zmiany lub stopniowo dryfować w procesie przy wyborze współczynnika wagi zaproponowano lambda A współczynnik wagowy pomiędzy 0 2 - 0 3 w tym celu Hunter, a 0 15 jest kolejnym popularnym wyborem. Limity dla wykresu kontrolnego. Linia docelowa lub linia środkowa wykresu kontrolnego to średnia z danych historycznych Górna granica UCL i niższych LCL to UCL EWMA k sqrt LCL EWMA - k sqrt gdzie s jest standardowym odchyleniem danych historycznych, funkcja w rodowisku jest dobrym przybliżeniem do składnika standardowego devi statystycznej EWMA, która jest funkcją czasu, a k jest współczynnikiem mnożnikowym określonym w taki sam sposób, jak w przypadku wykresu kontrolnego Shewhart, który zwykle wynosi 3. Przykładowy wykres EWMA w celu sprawdzenia danych standardowych dla kalibracji kilogramów wykazujących wielokrotność naruszeń limitów kontroli dla statystyk EWMA Średnie średnie i standardowe odchylenia procesu są obliczane na podstawie standardowych danych kontrolnych podjętych przed 1985 r. Obliczanie statystyki EWMA rozpoczyna się od danych podjętych na początku 1985 r. Na poniższej tabeli kontrolnej, dane dotyczące kontroli po 1985 r. są pokazane na zielono, a statystyki EWMA są wyświetlane jako czarne kropki nałożone na surowe dane. Granice kontrolne są obliczane zgodnie z powyższym wzorem, w którym odchylenie standardowe procesu wynosi 0 03065 mg i k 3 Dane statystyczne EWMA , a nie surowe dane, są zainteresowane poszukiwaniem sygnałów niekontrolowanych Ponieważ statystyka EWMA jest średnią ważoną, ma mniejsze odchylenie standardowe niż pojedyncza e pomiar kontrolny, a tym samym wartości graniczne kontroli EWMA są węższe niż wartości graniczne dla wykresu kontrolnego Shewhart. Schemat kontroli EWMA dla masowej kalibracji może być generowany za pomocą kodu Dataplot i kodu R. Interpretacja schematu kontrolnego. Kontrola EWMA Wykres pokazuje wiele naruszeń granic kontroli począwszy od około połowy roku 1986 Ten schemat wyłania się, ponieważ średnica procesu rzeczywiście przesunęła się o jedno odchylenie standardowe, a wykres kontrolny EWMA jest wrażliwy na małe zmiany. Eksplorowanie średniej ruchomej w liczbie wykładniczej. Zmienność jest najczęstszą miarą ryzyka, ale w kilku smakach W poprzednim artykule pokazano, jak obliczyć prostą zmienność historyczną Aby przeczytać ten artykuł, patrz Używanie zmienności w celu oceny przyszłego ryzyka Używamy rzeczywistych danych dotyczących cen akcji Google w celu obliczenia dziennej zmienności w oparciu o 30 dni danych o zapasach W tym artykule udoskonalimy prostą lotność i omówimy wykładniczy ciężar ed średniej ruchomej EWMA Historical Vs Implied Volatility Po pierwsze, niech ta metryczna perspektywa ma dwie perspektywy Szerokie podejście historyczne i domniemane lub ukryte Zmienność podejścia historycznego zakłada, że przeszłość jest prologiem mierzymy historię w nadziei, że jest ona przewidywana Implied zmienność z drugiej strony ignoruje historię, którą rozwiązuje z powodu niestabilności wynikającej z cen rynkowych. Ma nadzieję, że rynek wie najlepiej i że cena rynkowa zawiera, nawet jeśli w sposób dorozumiany, konsensusową ocenę zmienności W odniesieniu do czytania powiązanego, zobacz Użycie i ograniczenia Zmienność. Jeżeli skupimy się tylko na trzech historycznych podejściach po lewej stronie powyżej, mają one dwa kroki wspólnie. Oblicza serie okresowych powrotów. Zastosuj schemat ważenia. Najpierw obliczymy okresowe powrót. To zazwyczaj seria dziennych zwraca, gdy każdy powrót jest wyrażony w stale złożonych terminach Za każdy dzień przyjmujemy naturalny dziennik stosunku cen akcji tj. dziś podzielonej przez pr lód wczoraj i tak dalej. Ta produkuje serie dziennych zwrotów, od ui do u im, w zależności od liczby dni m dni, które są mierzone. To prowadzi nas do drugiego etapu W tym miejscu trzy różne podejścia W poprzednim artykule Używanie Zmienność w celu oceny przyszłego ryzyka wykazaliśmy, że w ramach kilku akceptowalnych uproszczeń prosta wariacja jest średnią kwadratowego zwrotu. Jednak że suma każdego z okresowych zwrotów, a następnie dzieli się na liczbę dni lub obserwacji m So , to rzeczywiście średnia z kwadratowych zwrotów okresowych Innymi słowy, każda kwadratowa powrót ma taką samą wagę. Więc jeśli alpha a jest ważącym czynnikiem, to jest 1 m, to prosta wariacja wygląda tak: EWMA poprawia na prostym wariancie Słabość tego podejścia polega na tym, że wszystkie zyski przynoszą taką samą wagę Wczoraj niedawny powrót nie ma większego wpływu na wariancję niż powrót z poprzedniego miesiąca Ten problem został rozwiązany przez zastosowanie wykładniczo ważonych średnica ruchoma EWMA, w której ostatnie nuty mają większą wagę na wariancję. Średnia geometryczna średniej ruchomej EWMA wprowadza lambda, która nazywana jest parametrem wygładzania Lambda musi być mniejsza niż jeden W tym stanie, zamiast równej wagi, każdy zwrócony kwadrat jest ważony przez mnożnik w następujący sposób. Na przykład, RiskMetrics TM, firma zajmująca się zarządzaniem ryzykiem finansowym, ma tendencję do korzystania z lambda w wysokości 0 94 lub 94 W tym przypadku pierwszy okres ostatniego kwartału jest ważony przez 1-0 94 94 0 6 Następny kwadratowy powrót jest po prostu lambda-wielokrotnością poprzedniej wagi w tym przypadku 6 pomnożonej przez 94 5 64 I trzeciego dnia poprzedniego wagi jest równe 1-0 94 0 94 2 5 30. Jakie jest znaczenie wykładniczej w każdej EWMA waga jest stałym mnożnikiem tj. lambda, który musi być mniejszy niż jeden z wagi poprzedniego dnia To zapewnia wariancję ważoną lub tendencyjną w kierunku najnowszych danych Aby dowiedzieć się więcej, sprawdź arkusz programu Excel dla Google Zmienność Różnica w betwee n po prostu zmienność i EWMA dla Google pokazano poniżej. Simple zmienność skutecznie waży każdy okresowy zwrot 0 196, jak pokazano w kolumnie O mieliśmy dwa lata dziennych danych o cenach akcji 509 dziennych zwrotów i 1 509 0 196 Kolumna P przypisuje wagę 6, potem 5 64, potem 5 3 itd. To jest jedyną różnicą między prostą odchyleniem a EWMA. Po zapełnieniu całej serii w kolumnie Q mamy wariancję, która jest kwadratem odchylenie standardowe Jeśli chcemy zmienności, musimy pamiętać, aby podać pierwiastek kwadratowy tej odmienności. Jaka jest różnica w codziennej zmienności między wariancją a EWMA w przypadku firmy Google To znaczące Prosta wariacja dała nam dzienną zmienność na poziomie 2 4 ale EWMA dała codzienną zmienność tylko 1 4 zobacz arkusz kalkulacyjny w celu uzyskania szczegółów Wydaje się, że zmienność Google osiedliła się niedawno dlatego, prosta wariacja może być sztucznie wysoka. Następna wariacja jest funkcją wariantu Pior Day s ll ll musieliśmy obliczyć długą serię wykładniczo malejących ciężarów Wygraliśmy tę matematykę, ale jedna z najlepszych cech EWMA polega na tym, że cała seria wygodnie się zmniejsza do formuły rekurencyjnej. Zwykła oznacza, że dzisiejsze odchylenia od wariancji to jest funkcja wariancji z dnia poprzedniego Możesz też znaleźć ten wzór w arkuszu kalkulacyjnym i daje dokładnie ten sam wynik, co obliczanie długoterminowe Mówi, że wariancja Dzisiejsza w ramach EWMA jest równa wadze wczorajszej wariancji ważonej lambda plus wczorajszy kwadratowy zwrócony ważony przez jeden minus lambda Zwróć uwagę na to, jak po prostu dodajemy dwa warianty wczorajsze ważone wariancje i wczoraj ważone, kwadratowe powrót. Nawet tak, lambda jest naszym parametrem wygładzania Wyższa lambda, np. RiskMetric s 94 wskazuje na wolniejsze zanikanie w serii - w kategoriach względnych, będziemy mieli więcej punktów danych w serii i będą spadać wolniej Z drugiej strony, jeśli zmniejszymy lambda, wskazujemy wyższy zanik nas ight szybko spadnie i, w wyniku szybkiego zaniku, wykorzystuje się mniej punktów danych W arkuszu kalkulacyjnym lambda jest wejściem, dzięki czemu można eksperymentować z jego wrażliwością. Stabilność jest chwilowym odchyleniem standardowym zasobów i najczęściej miarą ryzyka Jest to także pierwiastek kwadratowy wariancji Możemy zmierzyć wariancję historycznie lub implikacyjnie domknięć Zmienność historyczna najprostsza metoda to prosta wariacja Ale słabość z prostą odmianą jest taka, że wszystkie zwroty mają taką samą wagę Więc mamy do czynienia z klasycznym handlem - zawsze chcemy więcej danych, ale im więcej danych, tym bardziej nasze obliczenia są rozcieńczane dalekimi mniej istotnymi danymi. Średnia ważona średnią ruchoma EWMA poprawia się na prostej odmianie poprzez przyporządkowanie wag do okresowych zwrotów. W ten sposób możemy użyć dużą liczbą próbek, ale także większą wagą do nowych wyników. Aby obejrzeć film instruktażowy na ten temat, odwiedź turbinę Bionic. A ankieta przeprowadzona przez Biuro Statystyki Stanów Zjednoczonych w Stanach Zjednoczonych w celu pomiaru wolnych miejsc pracy Zbiera dane od pracodawców. Maksymalna kwota, którą Stany Zjednoczone mogą pożyczać utworzony na podstawie drugiej ustawy o obligacjach skarbowych. Stopa procentowa, w jakiej instytucja depozytowa pożycza fundusze utrzymywane w Rezerwie Federalnej do innej instytucji depozytowej.1 Statystyczna metoda rozproszenia rentowności dla danego indeksu bezpieczeństwa lub rynku Zmienność może być mierzona. Akt, jaki Kongres Stanów Zjednoczonych zdał w 1933 r. Jako ustawa o bankowości, która zabraniała bankom komercyjnym uczestnictwa w inwestycji. Płace nieobowiązkowe wynoszą niewiele z pracy poza gospodarstwami rolnymi, prywatnymi domami i sektorem non-profit USA Biuro Pracy.
Comments
Post a Comment