Cara Menghitung Rata-rata Berantai Rata-rata di Excel Menggunakan Exponential Smoothing Analisis Data Excel untuk Dummies, Edisi ke-2 Alat Eksponensial Smoothing di Excel menghitung rata-rata bergerak. Namun, bobot smoothing eksponensial nilai yang termasuk dalam perhitungan rata-rata bergerak sehingga nilai yang lebih baru memiliki efek yang lebih besar pada perhitungan rata-rata dan nilai lama memiliki efek yang lebih rendah. Bobot ini dilakukan melalui konstanta pemulusan. Untuk mengilustrasikan bagaimana alat Exponential Smoothing bekerja, anggaplah bahwa Anda kembali melihat informasi suhu harian rata-rata. Untuk menghitung rata-rata bergerak tertimbang dengan menggunakan smoothing eksponensial, lakukan langkah-langkah berikut: Untuk menghitung rata-rata bergerak yang rata-rata merapikan, pertama-tama klik tombol data DataPS8217s Data Analysis. Saat Excel menampilkan kotak dialog Analisis Data, pilih item Exponential Smoothing dari daftar dan kemudian klik OK. Excel menampilkan kotak dialog Exponential Smoothing. Identifikasi data. Untuk mengidentifikasi data yang ingin Anda hitung rata-rata bergerak yang rata-rata merapikan, klik di kotak teks Input Range. Kemudian identifikasikan range input, baik dengan mengetikkan alamat range worksheet atau dengan memilih range worksheet. Jika rentang masukan Anda menyertakan label teks untuk mengidentifikasi atau menggambarkan data Anda, pilih kotak centang Label. Berikan konstanta pemulusan. Masukkan nilai konstan smoothing pada kotak teks Damping Factor. File Bantuan Excel menunjukkan bahwa Anda menggunakan konstanta pemulusan antara 0,2 dan 0,3. Agaknya, bagaimanapun, jika Anda menggunakan alat ini, Anda memiliki gagasan sendiri tentang apa konstanta pemulusan yang benar. (Jika Anda tidak tahu apa-apa tentang konstanta pemulusan, mungkin sebaiknya Anda tidak menggunakan alat ini.) Beritahu Excel tempat untuk menempatkan data rata-rata bergerak rata-rata yang dihaluskan secara eksponensial. Gunakan kotak teks Output Range untuk mengidentifikasi kisaran lembar kerja tempat Anda ingin menempatkan data rata-rata bergerak. Dalam contoh lembar kerja, misalnya, Anda menempatkan data rata-rata bergerak ke dalam kisaran lembar kerja B2: B10. (Opsional) Bagilah data yang dihaluskan secara eksponensial. Untuk memetakan data yang dihaluskan secara eksponensial, pilih kotak centang Chart Output. (Opsional) Tunjukkan bahwa Anda menginginkan informasi kesalahan standar dihitung. Untuk menghitung kesalahan standar, pilih kotak centang Standard Errors. Excel menempatkan nilai kesalahan standar di samping nilai rata-rata pergerakan rata-rata yang dipercepat secara eksponensial. Setelah Anda selesai menentukan apa yang dimaksud dengan rata-rata bergerak yang ingin Anda hitung dan di mana Anda menginginkannya, klik OK. Excel menghitung informasi rata-rata bergerak. Filter Eksternal Halaman ini menjelaskan penyaringan eksponensial, filter paling sederhana dan paling populer. Ini adalah bagian dari bagian Penyaringan yang merupakan bagian dari A Guide to Fault Detection and Diagnosis .. Ikhtisar, konstanta waktu, dan analog yang setara Filter yang paling sederhana adalah filter eksponensial. Ini hanya memiliki satu parameter tuning (selain interval sampel). Hal ini membutuhkan penyimpanan hanya satu variabel - output sebelumnya. Ini adalah filter IIR (autoregresif) - efek dari peluruhan perubahan masukan secara eksponensial sampai batas tampilan atau aritmatika komputer menyembunyikannya. Dalam berbagai disiplin ilmu, penggunaan filter ini juga disebut sebagai smoothing8221 yang berespon. Dalam beberapa disiplin ilmu seperti analisis investasi, filter eksponensial disebut sebagai 8220Exponentially Weighted Moving Average8221 (EWMA), atau hanya 8220Exponential Moving Average8221 (EMA). Ini menyalahgunakan rata-rata ARMA 8220moving average8221 terminologi time series, karena tidak ada sejarah masukan yang digunakan - hanya masukan saat ini. Ini adalah waktu diskrit yang setara dengan urutan pertama urutan kedua yang sering digunakan dalam pemodelan analog sistem kontrol kontinyu. Di sirkuit listrik, filter RC (filter dengan satu resistor dan satu kapasitor) adalah jeda orde pertama. Saat menekankan analogi pada sirkuit analog, parameter tuning tunggal adalah konstanta waktu 82208, biasanya ditulis sebagai huruf kecil huruf Yunani Tau (). Sebenarnya, nilai pada waktu sampel diskrit sama persis dengan jeda waktu kontinyu yang setara dengan konstanta waktu yang sama. Hubungan antara implementasi digital dan konstanta waktu ditunjukkan pada persamaan di bawah ini. Persamaan dan inisialisasi filter eksponensial Filter eksponensial adalah kombinasi tertimbang dari perkiraan sebelumnya (output) dengan data masukan terbaru, dengan jumlah bobot sama dengan 1 sehingga output sesuai dengan input pada kondisi tunak. Setelah notasi filter sudah diperkenalkan: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) di mana x (k) adalah input mentah pada langkah waktu ky (k) adalah output yang disaring pada waktu step ka Adalah konstanta antara 0 dan 1, biasanya antara 0,8 dan 0,99. (A-1) atau kadang-kadang disebut konstanta 8220moothing8221. Untuk sistem dengan selang waktu tetap T antara sampel, konstanta 8220a8221 dihitung dan disimpan untuk kenyamanan hanya bila pengembang aplikasi menentukan nilai baru dari konstanta waktu yang diinginkan. Untuk sistem dengan sampling data pada interval tidak beraturan, fungsi eksponensial di atas harus digunakan setiap langkah waktu, di mana T adalah waktu sejak sampel sebelumnya. Output filter biasanya diinisialisasi agar sesuai dengan input pertama. Sebagai pendekatan konstan waktu 0, a pergi ke nol, jadi tidak ada penyaringan 8211 output sama dengan input baru. Seiring konstanta waktu menjadi sangat besar, sebuah pendekatan 1, sehingga input baru hampir mengabaikan 8211 penyaringan yang sangat berat. Persamaan saringan di atas dapat disusun ulang menjadi ekuivalen prediktor-korektor berikut: Bentuk ini membuatnya lebih jelas bahwa perkiraan variabel (keluaran filter) diprediksi tidak berubah dari perkiraan sebelumnya y (k-1) ditambah dengan istilah koreksi Pada tak terduga 8220innovation8221 - perbedaan antara input baru x (k) dan prediksi y (k-1). Bentuk ini juga merupakan hasil dari derover filter eksponensial sebagai kasus khusus sederhana dari filter Kalman. Yang merupakan solusi optimal untuk masalah estimasi dengan seperangkat asumsi tertentu. Langkah respons Salah satu cara untuk memvisualisasikan pengoperasian filter eksponensial adalah dengan merencanakan responsnya dari waktu ke waktu ke langkah masukan. Artinya, dimulai dengan input dan output filter pada 0, nilai input tiba-tiba berubah menjadi 1. Nilai yang dihasilkan diplotkan di bawah ini: Pada plot di atas, waktu dibagi dengan waktu filter konstan tau sehingga anda bisa lebih mudah memprediksi. Hasil untuk jangka waktu tertentu, untuk nilai konstanta waktu filter. Setelah waktu sama dengan konstanta waktu, output filter naik menjadi 63,21 dari nilai akhirnya. Setelah waktu sama dengan 2 konstanta waktu, nilainya meningkat menjadi 86,47 dari nilai akhirnya. Output setelah kali sama dengan 3,4, dan 5 konstanta waktu masing-masing adalah 95,02, 98,17, dan 99,33 dari nilai akhir. Karena filternya linier, ini berarti bahwa persentase ini dapat digunakan untuk besarnya perubahan langkah, tidak hanya untuk nilai 1 yang digunakan di sini. Meskipun respons langkah dalam teori membutuhkan waktu yang tidak terbatas, dari sudut pandang praktis, pikirkan filter eksponensial sebagai 98 sampai 99 8220done8221 yang merespons setelah waktu yang sama dengan 4 sampai 5 konstanta waktu filter. Variasi pada filter eksponensial Ada variasi filter eksponensial yang disebut filter eksponensial 8220nonlinear8221 Weber, 1980. dimaksudkan untuk menyaring suara dengan sangat dalam amplitudo 8220typical8221 tertentu, namun kemudian merespons lebih cepat perubahan yang lebih besar. Hak Cipta 2010 - 2013, Greg Stanley Bagikan halaman ini: Menjelajahi Nilai Pindah Bergerak Rata-rata Tertimbang Volatilitas adalah ukuran risiko yang paling umum, namun ada dalam beberapa rasa. Dalam artikel sebelumnya, kami menunjukkan bagaimana cara menghitung volatilitas historis sederhana. (Untuk membaca artikel ini, lihat Menggunakan Volatilitas untuk Mengukur Risiko Masa Depan.) Kami menggunakan data harga saham Googles aktual untuk menghitung volatilitas harian berdasarkan data stok 30 hari. Pada artikel ini, kami akan memperbaiki volatilitas sederhana dan membahas rata-rata bergerak tertimbang eksponensial (eksploitatif tertimbang rata-rata) (EWMA). Sejarah Vs. Volatilitas Tersirat Pertama, mari kita letakkan metrik ini menjadi sedikit perspektif. Ada dua pendekatan yang luas: volatilitas historis dan tersirat (atau implisit). Pendekatan historis mengasumsikan bahwa masa lalu adalah prolog kita mengukur sejarah dengan harapan itu bersifat prediktif. Sebaliknya, volatilitas tersirat mengabaikan sejarah yang memecahkan volatilitas yang diimplikasikan oleh harga pasar. Ia berharap pasar tahu yang terbaik dan bahwa harga pasar mengandung, bahkan jika secara implisit, perkiraan konsensus volatilitas. (Untuk pembacaan yang terkait, lihat Kegunaan dan Batas Volatilitasnya.) Jika kita berfokus hanya pada tiga pendekatan historis (di sebelah kiri di atas), mereka memiliki dua kesamaan: Hitunglah serangkaian pengembalian periodik Terapkan skema pembobotan Pertama, kita Hitung kembali periodik. Itu biasanya serangkaian pengembalian harian dimana masing-masing imbal hasil dinyatakan dalam istilah yang terus bertambah. Untuk setiap hari, kita mengambil log natural dari rasio harga saham (yaitu harga hari ini dibagi dengan harga kemarin, dan seterusnya). Ini menghasilkan serangkaian pengembalian harian, dari u i sampai u i-m. Tergantung berapa hari (m hari) yang kita ukur. Itu membawa kita ke langkah kedua: Di sinilah ketiga pendekatan berbeda. Pada artikel sebelumnya (Menggunakan Volatilitas Untuk Mengukur Risiko Masa Depan), kami menunjukkan bahwa di bawah beberapa penyederhanaan yang dapat diterima, varians sederhana adalah rata-rata pengembalian kuadrat: Perhatikan bahwa jumlah ini masing-masing dari pengembalian periodik, kemudian dibagi total oleh Jumlah hari atau pengamatan (m). Jadi, yang benar-benar hanya rata-rata kuadrat periodik kembali. Dengan kata lain, setiap kuadrat kembali diberi bobot yang sama. Jadi, jika alpha (a) adalah faktor pembobotan (khusus, 1m), maka varians sederhana terlihat seperti ini: EWMA Meningkatkan Varians Sederhana Kelemahan pendekatan ini adalah bahwa semua pengembalian mendapatkan bobot yang sama. Kembali ke masa lalu (sangat baru) tidak berpengaruh lagi terhadap varians daripada return bulan lalu. Masalah ini diperbaiki dengan menggunakan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial (EWMA), di mana pengembalian yang lebih baru memiliki bobot yang lebih besar pada variansnya. Rata-rata bergerak tertimbang secara eksponensial (EWMA) memperkenalkan lambda. Yang disebut parameter smoothing. Lambda harus kurang dari satu. Dengan kondisi seperti itu, daripada bobot yang sama, setiap kuadrat kembali dibobot oleh pengganda sebagai berikut: Misalnya, RiskMetrics TM, perusahaan manajemen risiko keuangan, cenderung menggunakan lambda 0,94, atau 94. Dalam kasus ini, Paling akhir) kuadrat periodik kembali ditimbang oleh (1-0.94) (94) 0 6. Kuadrat berikutnya kembali hanyalah lambda-kelipatan dari berat sebelumnya dalam kasus ini 6 dikalikan 94 5.64. Dan hari ketiga berat sama dengan (1-0.94) (0.94) 2 5.30. Itulah makna eksponensial dalam EWMA: setiap bobot adalah pengganda konstan (yaitu lambda, yang harus kurang dari satu) dari berat hari sebelumnya. Hal ini memastikan varians yang berbobot atau bias terhadap data yang lebih baru. (Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Lembar Kerja Excel untuk Volatilitas Google). Perbedaan antara hanya volatilitas dan EWMA untuk Google ditunjukkan di bawah ini. Volatilitas sederhana secara efektif membebani setiap return periodik sebesar 0,199 seperti yang ditunjukkan pada Kolom O (kami memiliki data harga saham dua tahun. Itu adalah 509 return harian dan 1509 0.196). Tapi perhatikan bahwa Kolom P memberi bobot 6, lalu 5.64, lalu 5.3 dan seterusnya. Itulah satu-satunya perbedaan antara varians sederhana dan EWMA. Ingat: Setelah kita menghitung keseluruhan rangkaian (di Kolom Q), kita memiliki varians, yang merupakan kuadrat dari standar deviasi. Jika kita ingin volatilitas, kita perlu ingat untuk mengambil akar kuadrat varians itu. Apa perbedaan dalam volatilitas harian antara varians dan EWMA dalam kasus Googles yang signifikan: Variance sederhana memberi volatilitas harian sebesar 2,4 namun EWMA memberikan volatilitas harian hanya 1,4 (lihat spreadsheet untuk rinciannya). Rupanya, volatilitas Googles baru-baru ini turun, oleh karena itu, varians sederhana mungkin sangat tinggi secara artifisial. Todays Varians Adalah Fungsi Varian Jurus Hari Ini, kami akan mempertimbangkan untuk menghitung deret berat badan yang menurun secara eksponensial. Kami tidak akan melakukan matematika di sini, tapi salah satu fitur terbaik dari EWMA adalah keseluruhan rangkaian mudah direduksi menjadi formula rekursif: Rekursif berarti referensi varians hari ini (yaitu fungsi dari varian hari sebelumnya). Anda dapat menemukan formula ini di dalam spreadsheet juga, dan menghasilkan hasil yang sama persis dengan perhitungan longhand yang dikatakan: Variasi hari ini (di bawah EWMA) sama dengan varians kemarin (tertimbang oleh lambda) ditambah kembalinya kuadran kemarin (ditimbang oleh satu minus lambda). Perhatikan bagaimana kita hanya menambahkan dua istilah bersama: varians berbobot kemarin dan kemarin berbobot, kuadrat kembali. Meski begitu, lambda adalah parameter penghalusan kita. Lambda yang lebih tinggi (misalnya RiskMetrics 94) mengindikasikan peluruhan lambat dalam rangkaian - secara relatif, kita akan memiliki lebih banyak titik data dalam rangkaian dan akan jatuh lebih lambat. Di sisi lain, jika kita mengurangi lambda, kita mengindikasikan peluruhan yang lebih tinggi: bobotnya akan jatuh lebih cepat dan, sebagai akibat langsung dari pembusukan yang cepat, lebih sedikit titik data yang digunakan. (Dalam spreadsheet, lambda adalah masukan, jadi Anda bisa bereksperimen dengan sensitivitasnya). Ringkasan Volatilitas adalah deviasi standar instan dari stok dan metrik risiko yang paling umum. Ini juga merupakan akar kuadrat dari varians. Kita dapat mengukur varians secara historis atau implisit (volatilitas tersirat). Saat mengukur secara historis, metode termudah adalah varians sederhana. Tapi kelemahan dengan varians sederhana adalah semua kembali mendapatkan bobot yang sama. Jadi kita menghadapi trade-off klasik: kita selalu menginginkan lebih banyak data tapi semakin banyak data yang kita miliki, semakin banyak perhitungan kita yang terdilusi oleh data yang jauh (kurang relevan). Rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial (EWMA) meningkat dengan varians sederhana dengan menetapkan bobot ke tingkat pengembalian periodik. Dengan melakukan ini, kita berdua bisa menggunakan ukuran sampel yang besar namun juga memberi bobot lebih besar pada hasil yang lebih baru. (Untuk melihat tutorial film tentang topik ini, kunjungi Penyu Bionik.) Ukuran hubungan antara perubahan kuantitas yang diminta dari barang tertentu dan perubahan harganya. Harga. Total nilai pasar dolar dari seluruh saham perusahaan yang beredar. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit pendek untuk quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Perintah stop-limit akan. Ronde pembiayaan dimana investor membeli saham dari perusahaan dengan valuasi lebih rendah daripada valuasi yang ditempatkan pada. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan.
No comments:
Post a Comment