Tuesday, 5 December 2017

Asymptotic covariance matrix in stata forex


Calculando a covariância para as ações A partir daqui, precisamos calcular o retorno médio para cada ação: para ABC seria (1,1 1,7 2,1 1,4 0,2) / 5 1,30 Para XYZ seria (3 4,2 4,9 4,1 2,5) / 5 3,74 Agora, É uma questão de tomar as diferenças entre retorno ABCs e retorno médio ABCs. E multiplicando-a pela diferença entre retorno XYZs e retorno médio XYZs. O último passo é dividir o resultado pelo tamanho da amostra e subtrair um. Se fosse toda a população. Você poderia apenas dividir pelo tamanho da população. Isso pode ser representado pela seguinte equação: Usando nosso exemplo em ABC e XYZ acima, a covariância é calculada como: (1,1 - 1,30) x (3 - 3,74) (1,7 - 1,30) x (4,2 - 3,74) (2,1 - 1,30 ) X (4,9 - 3,74) 0,148 0,184 0,928 0,036 1,364 2,66 / (5 - 1) 0,665 Nesta situação estamos usando uma amostra, então dividimos pelo tamanho da amostra (cinco) menos um. Você pode ver que a covariância entre os retornos de duas ações é 0,665. Porque este número é positivo, significa que os estoques se movem na mesma direção. Quando o ABC teve um alto retorno, XYZ também teve um retorno elevado. Usando o Microsoft Excel No Excel, você pode facilmente encontrar a covariância usando uma das seguintes funções: COVARIANCE. S () para uma amostra ou COVARIANCE. P () para uma população Você precisará configurar as duas listas de retornos em colunas verticais , Como na Tabela 1. Então, quando solicitado, selecione cada coluna. Em Excel. Cada lista é chamada uma matriz, e dois arrays devem ser nside os colchetes, separados por uma vírgula. No exemplo, há uma covariância positiva, então as duas ações tendem a se mover juntas. Quando um tem um retorno elevado, o outro tende a ter um retorno elevado também. Se o resultado for negativo, então as duas ações tendem a ter retornos opostos quando um teve um retorno positivo, o outro teria um retorno negativo. Usos de covariância Encontrar que duas ações têm uma covariância alta ou baixa pode não ser uma métrica útil por conta própria. Covariance pode dizer como os estoques se movem juntos, mas para determinar a força da relação, precisamos olhar para a correlação. A correlação deve, portanto, ser usada em conjunto com a covariância e é representada por esta equação: onde cov (X, Y) covariância entre X e YX desvio padrão de XY desvio padrão de Y A equação acima revela que a correlação entre duas variáveis ​​é Simplesmente a covariância entre as duas variáveis ​​dividido pelo produto do desvio padrão das variáveis ​​X e Y. Embora ambas as medidas revelem se duas variáveis ​​estão positivamente ou inversamente relacionadas, a correlação fornece informações adicionais indicando o grau em que ambas as variáveis ​​se movem juntas . A correlação terá sempre um valor de medição entre -1 e 1, e adiciona um valor de força sobre como os estoques se movem juntos. Se a correlação é 1, eles se movem perfeitamente juntos, e se a correlação for -1, os estoques se movem perfeitamente em direções opostas. Se a correlação é 0, então os dois estoques se movem em direções aleatórias uns dos outros. Em suma, a covariância apenas diz que duas variáveis ​​mudam da mesma maneira, enquanto a correlação revela como uma mudança em uma variável efetua uma mudança na outra. A covariância também pode ser usada para encontrar o desvio padrão de uma carteira de ações múltiplas. O desvio padrão é o cálculo aceito para risco, e isso é extremamente importante na seleção de ações. Normalmente, você deseja selecionar ações que se movem em direções opostas. Se os estoques escolhidos se movem em direções opostas, então o risco pode ser menor, dado o mesmo valor ou retorno potencial. A Covariance Bottom Line é um cálculo estatístico comum que pode mostrar como duas ações tendem a se mover juntos. Só podemos usar retornos históricos. Assim nunca haverá certeza completa sobre o futuro. Além disso, a covariância não deve ser usada por conta própria. Em vez disso, ele pode ser usado em outros, mais importantes, cálculos como a correlação ou desvio padrão. copy 2018-2017, Kristopher J. Preacher Muitas vezes ao longo destas páginas, mencionamos a matriz de covariância assintótica. Ou matriz de ACOV. A matriz ACOV é a matriz de covariância das estimativas dos parâmetros. A matriz de ACOV também é conhecida de várias maneiras como a ACM, a VCE (matriz de ovariância de v erência dos e estimadores), ou simplesmente o inverso da matriz de informação de Fisher (denotada I (q) -1). Os elementos ao longo da diagonal representam a variância esperada de cada estimativa de parâmetro em relação à amostragem repetida, e podem ser interpretados como índices de precisão de estimação. Os elementos fora da diagonal representam covariâncias de estimativas de parâmetros. Os erros padrão utilizados para realizar testes de significância de estimativas de parâmetros são simplesmente as raízes quadradas dos elementos diagonais da matriz ACOV. Alguns (mas não todos) dos elementos de uma matriz ACOV são necessários para o cálculo de erros padrão associados a interceptações simples, inclinações simples e trajetórias simples. A maioria dos pacotes de software estatístico fornece matrizes ACOV, mas apenas se solicitado. Abaixo estão instruções para obter a matriz ACOV em vários pacotes. Esta lista não é exaustiva, mas cobre a maioria dos pacotes comumente usados. Regressão Linear Múltipla (MLR) O PROC REG pode incluir opções de / ACOV e / COVB na declaração do modelo, sendo que esta última requer a matriz de covariância ordinária das estimativas. O ACOV contém covariâncias assintóticas robustas que explicam a heterogeneidade. Se o comando lm for usado para regressão linear, use vcov (objeto) para obter a matriz de covariância de coeficientes. A função hccm (typehc0) da embalagem pode ser utilizada para obter uma matriz de covariância assintótica corrigida por heterocedasticidade. Veja instruções para R acima. Na janela Regressão linear, clique no botão Estatísticas. Na seção Coeficientes de regressão, marque a caixa para a matriz de covariância. A matriz ACOV será incluída na saída quando a análise de regressão for executada. Para obter variâncias e covariâncias associadas à interceptação, o usuário deve enganar o SPSS para que considere que a interceptação é um coeficiente associado a uma variável preditora. Para fazer isso, clique no botão Opções, certifique-se de que a caixa marcada Incluir constante na equação não está marcada. Em seguida, crie uma nova variável c. Todos cujos valores são iguais a 1,0. Inclua c como um preditor e execute novamente a análise de regressão. A variância e as covariâncias associadas com c na matriz de ACOV são aquelas associadas ao termo de interceptação. Efeitos Lineares Hierárquicos / Efeitos Mistos / Modelagem em Multinível (MLM) Em MLwiN, as variâncias assintóticas (co) dos parâmetros fixos são armazenadas na coluna 1099 da planilha de dados e são atualizadas após cada iteração. As variáveis ​​para os parâmetros aleatórios são armazenadas na coluna 1097. Os elementos correspondem a elementos do triângulo inferior da matriz ACOV. AVAR: módulo Stata para realizar estimativa de covariância assintótica para dados iid e não iid robustos a heteroscedasticidade, autocorrelação, 1- e 2-way clustering e comum cross-panel autocorrelated distúrbios avar é uma rotina para estimar S, a variância assintótica de (1 / N) Ze, onde Z é uma matriz NxL de L variáveis, e é uma matriz Nxp de p variáveis, E N é o tamanho da amostra. Tipicamente, S seria usado para formar uma estimativa tipo sanduíche da variância de um estimador, onde S é o quotfilling do sanduíche. Avar pode estimar VCEs para equações únicas e múltiplas que são robustas a várias violações da suposição de dados de iid, incluindo heteroscedasticidade, autocorrelação, clusterização de 1 e 2 vias, perturbações de painel cruzadas comuns, etc. Suporta séries temporais e painel dados. Se você tiver problemas ao fazer o download de um arquivo, verifique se você tem o aplicativo adequado para visualizá-lo primeiro. Em caso de problemas adicionais, leia a página de ajuda IDEAS. Observe que esses arquivos não estão no site IDEAS. Seja paciente, pois os arquivos podem ser grandes. Componente de software fornecido pelo Boston College Departamento de Economia em sua série Statistics Software Components com o número S457689. Ao solicitar uma correção, mencione por favor estes itens identificador: RePEc: boc: bocode: s457689. Veja informações gerais sobre como corrigir material no RePEc. Para questões técnicas sobre este item, ou para corrigir seus autores, título, resumo, informações bibliográficas ou download, entre em contato: (Christopher F Baum) Se você é autor deste item e ainda não está registrado no RePEc, recomendamos que o faça aqui . Isso permite vincular seu perfil a este item. Ele também permite que você aceite citações em potencial para este item que estamos incertos sobre. Se as referências estiverem totalmente ausentes, você pode adicioná-las usando este formulário. Se as referências completas listarem um item que está presente no RePEc, mas o sistema não tiver vinculado a ele, você pode ajudar com este formulário. Se você souber de itens ausentes citando este, você pode nos ajudar a criar esses links adicionando as referências relevantes da mesma maneira como acima, para cada item referente. 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