Explorando La ponderado exponencialmente en movimiento volatilidad media es la medida más común de riesgo, pero viene en varios sabores. En un artículo anterior, mostramos cómo calcular la volatilidad histórica sencilla. (Para leer este artículo, consulte Uso de volatilidad para medir el riesgo futuro.) Se utilizó datos reales Googles precio de las acciones con el fin de calcular la volatilidad diaria en relación a los 30 días de datos de saldos. En este artículo, vamos a mejorar en la volatilidad simple y discutir el promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA). Vs. histórica La volatilidad implícita En primer lugar, permite poner esta métrica en un poco de perspectiva. Existen dos grandes enfoques: histórico e implícitas (o implícitos) de volatilidad. El enfoque histórico asume que el pasado es prólogo medimos la historia con la esperanza de que es predictivo. La volatilidad implícita, por el contrario, ignora la historia se resuelve por la volatilidad implícita en los precios de mercado. Se espera que el mercado sabe mejor y que el precio de mercado contiene, aunque implícitamente, una estimación de consenso de la volatilidad. (Para leer relacionados, consulte los usos y límites de volatilidad.) Si nos centramos únicamente en los tres enfoques históricos (arriba a la izquierda), tienen dos pasos en común: Calcular la serie de declaraciones periódicas Aplicar un sistema de ponderación En primer lugar, calcular el retorno periódico. Eso es por lo general una serie de retornos diarios en cada declaración se expresa en términos continuamente compuestas. Para cada día, se toma el logaritmo natural de la relación de precios de las acciones (es decir, el precio actual dividido por el precio de ayer, y así sucesivamente). Esto produce una serie de retornos diarios, desde u i de u i-m. dependiendo del número de días (días m) estamos midiendo. Eso nos lleva a la segunda etapa: Aquí es donde los tres enfoques diferentes. En el artículo anterior (Uso de Volatilidad Para medir el riesgo futuro), puso de manifiesto que, en un par de simplificaciones aceptables, la varianza simple es el promedio de los rendimientos al cuadrado: Observe que esto resume cada una de las declaraciones periódicas, a continuación, divide el total por el número de días u observaciones (m). Por lo tanto, es realmente sólo un promedio de los cuadrados de las declaraciones periódicas. Dicho de otra manera, cada retorno al cuadrado se le da un peso igual. Así que si alfa (a) es un factor de ponderación (en concreto, un 1 / m), a continuación, una variación sencilla es como la siguiente: El EWMA Mejora de varianza simple La debilidad de este enfoque es que todas las devoluciones ganan el mismo peso. Ayer (muy reciente) de retorno no tiene más influencia en la variación de la última declaración de meses. Este problema se resuelve mediante el uso de la media ponderada exponencialmente en movimiento (EWMA), en la que los rendimientos más recientes tienen mayor peso en la varianza. El promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA) introduce lambda. que se llama el parámetro de suavizado. Lambda debe ser menor que uno. Bajo esa condición, en lugar de pesos iguales, cada retorno al cuadrado es ponderado por un coeficiente multiplicador de la siguiente manera: Por ejemplo, RiskMetrics TM, una empresa de gestión del riesgo financiero, tiende a utilizar una lambda de 0,94 o 94. En este caso, la primera ( más reciente) al cuadrado retorno periódico se pondera por (1-0,94) (. 94) 0 6. el siguiente volver al cuadrado es simplemente un lambda-múltiplo del peso antes en este caso 6 multiplicado por 94 5.64. Y la tercera es igual peso días anteriores (1-0.94) (0,94) 2 5,30. Eso es el significado de exponencial de EWMA: cada peso es un multiplicador constante (es decir lambda, que debe ser menor que uno) del peso día anterior. Esto asegura una variación que se pondera o sesgada hacia los datos más recientes. (Para obtener más información, echa un vistazo a la hoja de cálculo Excel para Googles volatilidad.) La diferencia entre la volatilidad y simplemente EWMA para Google se muestra a continuación. volatilidad simple pesa efectivamente todos y cada declaración periódica por 0.196 como se muestra en la Columna O (que tenía dos años de datos diarios de precios de acciones. Eso es 509 retornos diarios y 1/509 0,196). Sin embargo, observe que la columna P asigna un peso de 6, a continuación, 5,64, a continuación, 5.3 y así sucesivamente. Esa es la única diferencia entre la varianza simple y EWMA. Recuerde: Después sumamos toda la serie (en la columna Q) tenemos la varianza, que es el cuadrado de la desviación estándar. Si queremos que la volatilidad, tenemos que recordar tomar la raíz cuadrada de la varianza que. ¿Cuál es la diferencia en la volatilidad diaria entre la varianza y EWMA en el caso de Googles Su significativa: La varianza simple nos dio una volatilidad diaria de 2,4 pero el EWMA dio una volatilidad diaria de sólo el 1,4 (véase la hoja de cálculo para más detalles). Al parecer, la volatilidad de Googles se estableció más recientemente, por lo tanto, una variación simple podría ser artificialmente alta. Varianza del día de hoy es una función de la varianza pior Días Youll aviso que necesitamos para calcular una larga serie de pesos que disminuye exponencialmente. No vamos a hacer los cálculos aquí, pero una de las mejores características de la EWMA es que toda la serie reduce convenientemente a una fórmula recursiva: recursivo significa que las referencias de la varianza de hoy (es decir, es una función de la varianza días antes). Usted puede encontrar esta fórmula en la hoja de cálculo también, y se produce exactamente el mismo resultado que el cálculo longhand Dice: varianza de hoy (bajo EWMA) es igual a la varianza de ayer (ponderado por lambda) más la rentabilidad de ayer al cuadrado (ponderado por One Lambda menos). Nótese cómo estamos simplemente añadiendo dos términos juntos: ayeres varianza ponderada y ayer ponderados, al cuadrado de retorno. Aun así, lambda es nuestro parámetro de suavizado. Un lambda superior (por ejemplo, como RiskMetrics 94) indica descomposición más lenta en la serie - en términos relativos, vamos a tener más puntos de datos en la serie y que vamos a caer más lentamente. Por otro lado, si reducimos el lambda, indicamos decaimiento superior: los pesos se caen más rápidamente y, como resultado directo de la rápida desintegración, se utilizan menos puntos de datos. (En la hoja de cálculo, lambda es una entrada, por lo que puede experimentar con su sensibilidad). Resumen La volatilidad es la desviación estándar instantáneo de una acción y la métrica de riesgo más común. También es la raíz cuadrada de la varianza. Podemos medir la variación histórica o implícita (volatilidad implícita). Cuando se mide históricamente, el método más fácil es la varianza simple. Pero la debilidad con varianza simple es todas las devoluciones reciben el mismo peso. Así que nos enfrentamos a un clásico disyuntiva: siempre queremos más datos, pero cuantos más datos tenemos más nuestro cálculo se diluye por los datos distantes (menos relevantes). El promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA) mejora de varianza simple mediante la asignación de pesos a las declaraciones periódicas. Al hacer esto, podemos utilizar tanto una muestra de gran tamaño, sino también dar un mayor peso a los rendimientos más recientes. (Para ver un tutorial película sobre este tema, visite la tortuga biónica.) Media Móvil Exponencial - EMA Carga del reproductor. ROMPIENDO Media Móvil Exponencial - EMA El 12 y 26 días EMA son los promedios más populares a corto plazo, y que se utilizan para crear indicadores como la divergencia media móvil de convergencia (MACD) y el oscilador de precios porcentaje (PPO). En general, el de 50 y 200 días EMA se utilizan como señales de tendencias a largo plazo. Los comerciantes que emplean el análisis técnico se encuentran las medias móviles muy útil e interesante cuando se aplica correctamente, pero crear el caos cuando se utiliza incorrectamente o mal interpretado. Todos los promedios móviles de uso común en el análisis técnico son, por su propia naturaleza, indicadores de retraso. En consecuencia, las conclusiones extraídas de la aplicación de una media móvil a un gráfico de mercado en particular deben ser para confirmar un movimiento del mercado o para indicar su fuerza. Muy a menudo, en el momento en una línea de indicador de media móvil ha hecho un cambio para reflejar un cambio significativo en el mercado, el punto óptimo de entrada en el mercado ya ha pasado. Un EMA sirve para aliviar este dilema en cierta medida. Debido a que el cálculo de la EMA pone más peso en los últimos datos, se abraza a la acción del precio un poco más fuerte y por lo tanto reacciona más rápido. Esto es deseable cuando un EMA se utiliza para derivar una señal de entrada de comercio. La interpretación de la EMA Al igual que todos los indicadores de media móvil, que son mucho más adecuados para los mercados de tendencias. Cuando el mercado está en una tendencia alcista fuerte y sostenida. la línea del indicador EMA también mostrará una tendencia alcista y viceversa para una tendencia a la baja. Un comerciante vigilantes no sólo prestar atención a la dirección de la línea EMA, sino también la relación de la velocidad de cambio de un bar a otro. Por ejemplo, ya que la acción del precio de una fuerte tendencia alcista comienza a aplanarse y revertir, la tasa de cambio EMA de una barra a la siguiente comenzará a disminuir hasta el momento en que la línea indicadora se aplana y la tasa de cambio es cero. Debido al efecto de retraso, en este punto, o incluso unos pocos compases antes, la acción del precio ya debería haber revertido. Por lo tanto, se deduce que la observación de una disminución constante de la tasa de cambio de la EMA podría sí mismo ser utilizado como un indicador de que podrían contrarrestar aún más el dilema causado por el efecto de retraso de medias móviles. Usos comunes de la EMA EMA se utilizan comúnmente en conjunción con otros indicadores significativos para confirmar los movimientos del mercado y para medir su validez. Para los comerciantes que negocian intradía y los mercados de rápido movimiento, la EMA es más aplicable. Muy a menudo los comerciantes utilizan EMA para determinar un sesgo de operación. Por ejemplo, si un EMA en un gráfico diario muestra una fuerte tendencia al alza, una estrategia operadores intradía puede ser para el comercio sólo desde el lado largo en una chart. Score intradía Driven ponderado exponencialmente promedios y Valor en Riesgo prevé una metodología sencilla Moving se presenta la variación en el tiempo de modelado volatilidades y otros momentos de orden superior utilizando un esquema de actualización recursiva similar al enfoque RiskMetricsTM familiar. Actualizamos parámetros utilizando la puntuación de la distribución previsible. Esto permite que la dinámica de parámetros para adaptarse automáticamente a las funciones de datos no normales y es Robusti las estimaciones posteriores. El nuevo enfoque anida varias de las extensiones anteriores al régimen de media móvil ponderada exponencialmente (EWMA). Además, puede ser fácilmente extendida a dimensiones superiores y distribuciones de predicción alternativas. El método se aplica a la predicción de Valor en Riesgo (asimétricos) con t de Student y distribuciones a grados variables en el tiempo de libertad y / o parámetro de asimetría. Se demuestra que el nuevo método es competitivo o mejor que los métodos anteriores en la volatilidad de predicción de rendimiento de las acciones individuales y los retornos del tipo de cambio. Si experimenta problemas al descargar un archivo, compruebe si tiene la correcta aplicación para poder verla primero. En caso de tener más problemas leen las Ideas Ayuda página. Tenga en cuenta que estos archivos no están en el sitio IDEAS. Por favor, sea paciente ya que los archivos pueden ser grandes. Otras versiones de este artículo: Encontrar documentos relacionados por JEL Clasificación: C51 - Métodos Matemáticos y Cuantitativos - - Los modelos econométricos - - - Modelo de construcción y Estimación C52 - Métodos Matemáticos y Cuantitativos - - Los modelos econométricos - - - Modelo de Evaluación, validación y selección C53 - Métodos matemáticos y cuantitativos - - Los modelos econométricos - - - Pronósticos y modelos de predicción Métodos de simulación G15 - Economía Financiera - - general mercados financieros - - - Mercados financieros internacionales Las referencias que figuran en las IDEAS por favor, informe cita o referencia a los errores. o. Si usted es el autor registrada de la obra citada, acceda a su perfil Autor Servicio RePEc. haga clic en las citas y hacer los ajustes apropiados. Dibujó Creal Bernd Schwaab Siem Ene Koopman Andre Lucas, 2011. Observación Driven modelos de factores dinámicos mixta Medición con una aplicación al riesgo de crédito, documentos de análisis de Tinbergen Instituto 11-042 / 2 / DSF16, Tinbergen Institute. Christoffersen, Peter F, 1998. Evaluación de pronósticos de intervalo, International Economic Review. Departamento de Economía de la Universidad de Pennsylvania y el Instituto de la Universidad de Osaka Social y la Asociación de Investigación Económica, vol. 39 (4), páginas 841-62, noviembre. Richard Gerlach Zudi Lu Hai Huang, 2013. Alisado exponencial la desigual distribución de Laplace para ValueatRisk Forecasting, Journal of Forecasting. John Wiley & Sons, Ltd. vol. 32 (6), páginas 534-550, 09. Las referencias completas (incluyendo los que no están emparejados con los objetos en las IDEAS) Las citas se extraen por el Proyecto CITEC. suscribirse a su feed RSS para este artículo. Este elemento no aparece en la Wikipedia, en una lista de lectura o entre los principales elementos en ideas. 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Los parámetros se actualizan mediante la puntuación de la distribución previsible, lo que permite a la dinámica de parámetros para adaptarse automáticamente a las características no normales de datos, y aumenta la robustez de las estimaciones posteriores. El nuevo enfoque anida varias de las extensiones anteriores al régimen de media móvil ponderada exponencialmente (EWMA). Además, se puede extender fácilmente a dimensiones superiores y distribuciones de predicción alternativas. El método se aplica a la predicción de Valor en Riesgo con distribuciones t (sesgada) Studentrsquos T y un grados variables en el tiempo de libertad y / o parámetro de asimetría. Se demuestra que el nuevo método es tan bueno o mejor que los métodos anteriores para la predicción de la volatilidad de los rendimientos de las acciones individuales y los retornos del tipo de cambio. Palabras clave dinámica volatilidades dinámicas momentos de orden superior modelos integrados de puntuación autorregresiva generalizados ponderado exponencialmente Media Móvil (EWMA) Valor en Riesgo (VaR) Copia 2015 Instituto Internacional de previsión económica. Publicado por Elsevier BV Todos los derechos reservados. Andreacute Lucas es profesor de finanzas en la Universidad VU de Amsterdam. Recibió su Ph. D. en Econometría por Universidad Erasmus de Rotterdam y ha publicado en la econometría de series financieras y de tiempo, así como la gestión de riesgos en revistas como el Journal of Business y estadísticas económicas. Diario de Econometría. y Revisión de Economía y Estadística. Junto con Creal y Koopman, que se propaga el uso de la dinámica de puntuación autorregresivos generalizados para los modelos de parámetros variables en el tiempo. Recibió una beca de investigación de prestigio VICI de cinco años para este proyecto desde el consejo de investigación nacional de Holanda (NWO). Xin Zhang recibió su Ph. D. grado de la Universidad VU de Ámsterdam y el Instituto Tinbergen. También posee una Maestría en Filosofía. en Econometría y Finanzas del Instituto Tinbergen. Fue consultor externo para el BCE en 2011. En el otoño de 2012, se incorporó a Banco de Suecia como economista en la división de investigación. Sus áreas de investigación incluyen la econometría de series de tiempo, la economía financiera y el riesgo de crédito. Xinrsquos trabajo ha sido publicado en el Journal of Business y Estadística Económica. Score Driven ponderado exponencialmente promedios y movimiento de Valor en Riesgo Pronosticar Andre Lucas Universidad VU de Amsterdam - Facultad de Economía y Empresa Instituto Tinbergen Xin Zhang Banco de Suecia - División de Investigación Una metodología sencilla se presenta la variación en el tiempo de modelado volatilidades y otros momentos de orden superior utilizando un esquema de actualización recursiva similar al enfoque RiskMetrics familiares (TM). Actualizamos parámetros utilizando la puntuación de la distribución previsible. Esto permite que la dinámica de parámetros para adaptarse automáticamente a las funciones de datos no normales y robustifies los cálculos posteriores. El nuevo enfoque anida varias de las extensiones anteriores al régimen de media móvil ponderada exponencialmente (EWMA). Además, puede ser fácilmente extendida a dimensiones superiores y distribuciones de predicción alternativas. El método se aplica a la predicción de Valor en Riesgo (asimétricos) con t de Student y distribuciones a grados variables en el tiempo de libertad y / o parámetro de asimetría. Se demuestra que el nuevo método es competitivo o mejor que los métodos anteriores en la volatilidad de predicción de rendimiento de las acciones individuales y los retornos del tipo de cambio. Número de páginas en formato PDF: 35 Palabras clave: volatilidades dinámicas, dinámica momentos de orden superior, modelos de puntuación autorregresivos generalizados integrados, ponderado exponencialmente Media Móvil (EWMA), Valor en Riesgo (VaR) Clasificación JEL: C51, C52, C53, G15 Fecha de publicación: Diciembre 22, el año 2015 Cita sugerida Lucas, Andre y Zhang Xin, Score Driven Medias móviles ponderado exponencialmente y Predicción de Valor en Riesgo (septiembre de 2015). Banco de Suecia Working Paper Series No. 309. Disponible en SSRN: ssrn / o abstract2706535 dx. doi. org/10.2139/ssrn.2706535 Información de Contacto Andre Lucas Universidad VU de Amsterdam - Facultad de Economía y Empresa (e-mail) De Boelelaan 1105 Amsterdam, 1081 HV Países Bajos 31 20 598 6039 (teléfono) 31 20 598 6020 (fax)
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