Einfache Gleitende Durchschnittliche Eviews

EViews Übersicht: Datenmanagement Teil 3: Anspruchsvolles Datenmanagement Leistungsstarke Analysetools sind nur dann sinnvoll, wenn Sie mit Ihren Daten problemlos arbeiten können. EViews bietet die breiteste Palette an Datenmanagement-Tools, die in jeder ökonometrischen Software zur Verfügung stehen. Mit der umfangreichen Bibliothek von mathematischen, statistischen, Datums-, String - und Zeitreihenoperatoren und - funktionen bietet EViews eine umfassende Unterstützung für numerische, Zeichen - und Datumsdaten und bietet damit die Datenverarbeitungsfunktionen, die Sie von modernen statistischen Software erwarten können. Umfangreiche Funktionsbibliothek EViews enthält eine umfangreiche Bibliothek mit Funktionen zum Arbeiten mit Daten. Neben den standardmäßigen mathematischen und trigonometrischen Funktionen bietet EViews Funktionen für deskriptive Statistiken, kumulative und bewegte Statistiken, Gruppenstatistiken, spezielle Funktionen, spezialisierte Datums - und Zeitreihenoperationen, Workfile, Wertzuordnungen und finanzielle Berechnungen. EViews bietet auch Zufallszahlengeneratoren (Knuth, LECUYER oder Mersenne-Twister), Dichtefunktionen und kumulative Verteilungsfunktionen für achtzehn verschiedene distributions. These können bei der Erzeugung von neuen Serien oder bei der Berechnung der skalaren und Matrix Ausdrücke verwendet werden. EViews bietet eine umfangreiche Funktionsbibliothek. Ausgefeilte Ausdrucksbearbeitung Mit den leistungsstarken Tools von EViews für die Ausdrucksbearbeitung können Sie Ausdrücke praktisch überall verwenden, wo Sie eine Serie verwenden möchten. Sie müssen keine neuen Variablen erstellen, um mit dem Logarithmus von Y, dem gleitenden Durchschnitt von W oder dem Verhältnis von X zu Y (oder einem anderen gültigen Ausdruck) zu arbeiten. Stattdessen können Sie den Ausdruck in der Berechnung deskriptiver Statistiken, als Teil einer Gleichung oder Modellspezifikation oder beim Erstellen von Graphen verwenden. Wenn Sie eine Gleichung mit einem Ausdruck für die abhängige Variable prognostizieren, ermöglicht EViews (falls möglich), die zugrundeliegende abhängige Variable zu prognostizieren und das geschätzte Konfidenzintervall entsprechend anzupassen. Wenn zum Beispiel die abhängige Variable als LOG (G) angegeben ist, können Sie entweder das Protokoll oder den Pegel von G prognostizieren und das entsprechende, möglicherweise asymmetrische Konfidenzintervall berechnen. Arbeiten Sie direkt mit Ausdrücken an Stelle von Variablen. Links, Formeln und Werte Maps Link-Objekte ermöglichen das Erstellen von Serien, die mit Daten in anderen Workfiles oder Workfile-Seiten verknüpft sind. Links ermöglichen das Kombinieren von Daten mit unterschiedlichen Frequenzen oder das Zusammenführen von Daten aus einer Zusammenfassungsseite in eine einzelne Seite, so dass die Daten dynamisch aktualisiert werden, wenn sich die zugrunde liegenden Daten ändern. Ähnlich können innerhalb einer Arbeitsdatei Datenreihen Formeln zugewiesen werden, so dass die Datenreihen automatisch neu berechnet werden, wenn die zugrunde liegenden Daten modifiziert werden. Auf numerische oder alpha-Reihen können Wertkennzeichnungen (z. B. quotHighquot, quotMedquot, quotLowquot, entsprechend 2, 1, 0) angewendet werden, so daß kategorische Daten mit aussagekräftigen Labels angezeigt werden können. Mit eingebauten Funktionen können Sie mit den zugrundeliegenden oder den zugeordneten Werten arbeiten, wenn Sie Berechnungen durchführen. Links können für dynamische Frequenzumsetzung oder Matchmischung verwendet werden. Datenstrukturen und - typen EViews können komplexe Datenstrukturen verarbeiten, einschließlich regelmäßiger und unregelmäßig datierter Daten, Querschnittsdaten mit Beobachtungskennungen und datierten und undatierten Felddaten. Zusätzlich zu numerischen Daten kann eine EViews-Workfile auch alphanumerische Zeichen (Zeichenfolge) und Serien mit Daten enthalten, die alle mit einer umfangreichen Funktionsbibliothek manipuliert werden können. EViews bietet auch eine breite Palette an Tools für das Arbeiten mit Datensätzen (Workfiles), Daten, einschließlich der Kombination von Serien mit komplexen Match Merge-Kriterien und Workfile-Prozeduren zum Ändern der Struktur Ihrer Daten: Join, Append, Subset, Größe, Sortierung und Umgestalten (stack and unstack). EViews-Workfiles können sehr strukturiert sein. Enterprise Edition Unterstützung für ODBC, FAME TM. DRIBase und Haver Analytics-Datenbanken Im Rahmen der EViews Enterprise Edition (gegen Aufpreis Option über EViews Standard Edition), die Unterstützung für den Zugriff auf Daten in relationalen Datenbanken (über ODBC-Treiber) und Datenbanken in einer Vielzahl von proprietären Formaten enthalten sind, vorausgesetzt verwendet Durch kommerzielle Daten - und Datenbankanbieter. Open Database Connectivity (ODBC) ist ein Standard, der von vielen relationalen Datenbanksystemen wie Oracle, Microsoft SQL Server und IBM DB2 unterstützt wird. Mit EViews können Sie ganze Tabellen aus ODBC-Datenbanken lesen oder schreiben oder aus den Ergebnissen einer SQL-Abfrage eine neue Arbeitsdatei erstellen. EViews Enterprise Edition unterstützt auch den Zugriff auf FAME TM Format Datenbanken (sowohl lokale als auch Server-basiert) Global Insight DRIPro und DRIBase Datenbanken, Haver Analytics DLX Datenbanken, Datastream, FactSet, und Moodys Wirtschaft. Die bekannte, einfach zu bedienende Datenbankoberfläche von EViews wurde auf diese Datenformate erweitert, so dass Sie mit fremden Datenbanken so leicht wie native EViews-Datenbanken arbeiten können. Frequency Conversion Wenn Sie Daten aus einer Datenbank oder aus einer anderen Workfile - oder Workfile-Seite importieren, wird sie automatisch in die Häufigkeit Ihres aktuellen Projekts konvertiert. EViews bietet viele Möglichkeiten der Frequenzumsetzung und unterstützt die Umwandlung von täglichen, wöchentlichen oder unregelmäßigen Daten. Serie kann eine bevorzugte Konvertierungsmethode zugewiesen werden, so dass Sie verschiedene Methoden für verschiedene Serien verwenden können, ohne die Konvertierungsmethode bei jedem Zugriff auf eine Reihe angeben zu müssen. Sie können sogar Links erzeugen, so dass die frequenzkonvertierten Datenreihen automatisch neu berechnet werden, wenn die zugrundeliegenden Daten geändert werden. Geben Sie eine Serien-spezifische automatische Konvertierung an oder wählen Sie eine bestimmte Methode aus. Für Verkaufsinformationen bitte email saleseviews Für technischen Support mailen Sie bitte Supportsviews Bitte geben Sie Ihre Seriennummer mit allen E-Mail-Korrespondenz ein. Für weitere Kontaktinformationen siehe unsere About. Simple Moving Average - SMA BREAKING DOWN Einfache Moving Average - SMA Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist anpassbar, dass es für eine andere Anzahl von Zeitperioden berechnet werden kann, einfach durch Hinzufügen der Schlusskurs der Sicherheit für eine Reihe von Zeitperioden und dann dividiert diese Summe durch die Anzahl der Zeiträume, die den durchschnittlichen Preis der Sicherheit über den Zeitraum gibt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es einfacher, die Preisentwicklung eines Wertpapiers zu sehen. Wenn der einfache gleitende Durchschnitt nach oben zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis steigt. Wenn es nach unten zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis sinkt. Je länger der Zeitrahmen für den gleitenden Durchschnitt, desto glatter der einfache gleitende Durchschnitt. Ein kürzerer bewegter Durchschnitt ist volatiler, aber sein Messwert ist näher an den Quelldaten. Analytische Bedeutung Die gleitenden Durchschnitte sind ein wichtiges analytisches Instrument, um aktuelle Preisentwicklungen und das Potenzial für eine Veränderung eines etablierten Trends zu identifizieren. Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitt in der Analyse ist es, schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend ist. Ein weiteres populäres, wenn auch etwas komplexeres analytisches Werkzeug, besteht darin, ein Paar einfacher gleitender Durchschnitte mit jeweils unterschiedlichen Zeitrahmen zu vergleichen. Liegt ein kürzerer einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzerfristigen Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Beliebte Trading-Muster Zwei beliebte Trading-Muster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden, schließen das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz ein. Ein Todeskreuz tritt auf, wenn die 50-tägige einfache gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird als bärisch signalisiert, dass weitere Verluste auf Lager sind. Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristigen gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies weitere Gewinne Signal in store. ETS exponentielle Glättung in EViews 8 Obwohl Ad-hoc-exponentielle Glättung (ES) Methoden sind seit vielen Jahrzehnten eingesetzt worden ist, haben die jüngsten methodologischen Entwicklungen diese Modelle in einem modernen dynamischen nichtlinearen Modell eingebettet Rahmen. Hyndman, Koehler, et al. (2002, einen Zustandsraum Rahmen Für automatische Prognose mithilfe von exponentielle Glättung Methoden, International Journal of Forecasting, 18, 439454.) beschreiben die ETS (E rror - T rend - S easonal oder E xponen T ial S moothing) Rahmen, der eine erweiterte definiert Klasse von ES-Methoden und bietet eine theoretische Grundlage für die Analyse dieser Modelle mit Hilfe von State-Space-basierten Likelihood-Berechnungen mit Unterstützung für die Modellauswahl und Berechnung der Prognose Standardfehler. Bemerkenswerterweise umfasst das ETS-Framework die Standard-ES-Modelle (z. B. Holt - und HoltWinters-Additiv und multiplikative Methoden), so dass es eine theoretische Grundlage für das war, was bisher eine Ansammlung von Ad-hoc-Ansätzen war. EViews 8 bietet ETS-Exponentialglättung als eingebaute Prozedur. Nachfolgend zeigen wir ein Beispiel für die Verwendung von ETS in EViews. Um die Schätzung und Glättung mit einem ETS-Modell zu veranschaulichen, prognostizieren wir monatliche Wohnungsbeginn (HS) für den Zeitraum 1985m011988m12. Diese Daten werden im workfile hs. wf1 zur Verfügung gestellt. Wir verwenden den multiplikativen Fehler, additive Trend und multiplikative saisonale (M, A, M) - Modell zur Schätzung von Parametern mit Daten von 1959m011984m12 und zu glätten und prognostizieren für 1985m11988m12. Laden Sie zuerst das Workfile, öffnen Sie die HS-Serie und wählen Sie ProcExponential SmoothingETS Exponential Smoothing. Ändern Sie die Dropdown-Menüs der Modellspezifikation auf (M, A, M), legen Sie das Schätzmuster auf 1959 1984 oder 1959m01 1984m12 fest, legen Sie den Endpunkt der Prognose auf 1988m04 fest und lassen Sie die übrigen Einstellungen auf die Standardwerte zurück. Wenn Sie auf OK klicken. EViews schätzt das ETS-Modell, zeigt die Ergebnisse an und speichert die geglätteten Ergebnisse in der HSSM-Serie im Workfile. Die Ergebnisse sind in vier Teile unterteilt. Der erste Teil der Tabelle zeigt die Einstellungen in der ETS-Prozedur, einschließlich der Stichprobe für die Schätzung und den Schätzstatus verwendet. Hier sehen wir, dass wir ein (M, A, M) Modell mit Daten von 1959 bis 1984 geschätzt haben und dass der Schätzer konvergiert, aber mit einigen Parametern an Grenzwerten. Der nächste Abschnitt der Tabelle zeigt die Glättungsparameter (,,) und Anfangszustände x 0 (l 0, b 0, s 0, s -1, s -11). Beachten Sie das Vorhandensein der Grenznullwerte für und, die darauf hinweisen, dass sich die Saison - und Trendkomponenten nicht von ihren Anfangswerten ändern. Der untere Teil der Tabellenausgabe enthält Zusammenfassungsstatistiken für das Schätzverfahren: Die meisten dieser Statistiken sind selbsterklärend. Die gemeldete Compact-Log-Likelihood ist einfach der Log-Likelihood-Wert, der keine unwesentlichen Konstanten aufweist, und wird bereitgestellt, um den Vergleich mit Ergebnissen zu erleichtern, die von anderen Quellen erhalten werden. Für Vergleichszwecke kann es nützlich sein, das ETS-Modell zu betrachten, das unter Verwendung der Modellselektion erhalten wird. Um die Modellauswahl durchzuführen, füllen Sie den Dialog wie zuvor aus, aber setzen Sie die Dropdown-Menüs der Modellspezifikation auf Auto. Beachten Sie, dass bei den Standardeinstellungen das beste Modell mit dem Akaike Information Criterion ausgewählt wird. Klicken Sie anschließend auf die Registerkarte Optionen, und legen Sie die Anzeigeoptionen fest, um die Prognose und alle Elemente der Dekomposition in Mehrfachdiagrammen anzuzeigen und um Graphen und Tabellen für die Prognose - und Wahrscheinlichkeitsvergleiche aller Modelle, die von der Modellauswahl berücksichtigt werden, zu erstellen Verfahren. Klicken Sie auf OK, um die Glättung durchzuführen. Da EViews mehrere Arten von Ausgaben für die Prozedur erzeugt, werden die Ergebnisse in einer Spule angezeigt: Im linken Ausgabefenster können Sie die Ausgabe auswählen, die Sie anzeigen möchten. Klicken Sie einfach auf die Ausgabe, die Sie anzeigen möchten, oder verwenden Sie die Bildlaufleiste auf der rechten Seite des Fensters, um von Ausgabe zu Ausgabe zu wechseln. Der Schätzausgang enthält die Spezifikation, die geschätzten Glättungs - und Anfangsparameter sowie die Statistikstatistik. Der obere Teil des Ausgangs zeigt, dass das Akaike-Informationskriterium als ETS-Modell eine (M, N, M) Spezifikation mit einer Pegelglättungsparameter-Schätzung von 0,72 und dem an der Grenze abgeschätzten Saisonparameter 0 ist. Die Zusammenfassungsstatistiken zeigen, dass diese Spezifikation dem früheren Modell (M, A, M) auf der Grundlage aller drei Informationskriterien und des durchschnittlichen quadratischen Fehlers überlegen ist, obwohl die Wahrscheinlichkeit niedriger ist und sowohl SSR als auch RMSE beides sind Im ausgewählten Modell etwas höher. Wenn Sie auf das AIC-Vergleichsdiagramm in der Spule klicken, sehen wir die Ergebnisse für alle Kandidatenmodelle: Beachten Sie, dass das ausgewählte (M, N, M) und das Originalmodell (M, A, M) zu den fünf Spezifikationen mit relativ niedrigem AIC gehören Werte. Das Prognosevergleichsdiagramm zeigt die Prognosen für die Kandidatenmodelle: Die Grafik zeigt sowohl die letzten Beobachtungen von In-Sample-Prognosen als auch die Out-of-Sample-Prognosen für jede der möglichen ETS-Spezifikationen. Darüber hinaus produzierten unsere gewählten ETS-Display-Einstellungen sowohl die Likelihood-Tabelle, die die tatsächlichen Wahrscheinlichkeits - und Akaike-Werte für jede Spezifikation enthält, als auch die Prognose-Vergleichstabelle, die eine Untermenge der in der Grafik angezeigten Werte darstellt. Zum Beispiel besteht die Wahrscheinlichkeitstabelle aus Letztlich enthält die Spule eine Mehrfach-Grafik, die die tatsächlichen und prognostizierten Werte von HS über den Schätz - und Prognosezeitraum zusammen mit der Zerlegung der Reihe in die Niveau - und Saisonkomponenten enthält. Für Verkaufsinformationen bitte email saleseviews Für technischen Support mailen Sie bitte Supportsviews Bitte geben Sie Ihre Seriennummer mit allen E-Mail-Korrespondenz ein. Weitere Kontaktinformationen finden Sie auf unserer Seite.