Gleitender Mittelwert Korrelations Matrix

Korrelation Der Korrelationskoeffizient (ein Wert zwischen -1 und 1) gibt an, wie stark zwei Variablen aufeinander bezogen sind. Wir können die CORREL-Funktion oder das Analysis Toolpak-Add-In in Excel verwenden, um den Korrelationskoeffizienten zwischen zwei Variablen zu finden. - Ein Korrelationskoeffizient von 1 gibt eine vollkommen positive Korrelation an. Wenn die Variable X zunimmt, nimmt die Variable Y zu. Wenn die Variable X abnimmt, nimmt die Variable Y ab. - Ein Korrelationskoeffizient von -1 gibt eine perfekte negative Korrelation an. Wenn die Variable X zunimmt, nimmt die Variable Z ab. Wenn die Variable X abnimmt, nimmt die Variable Z zu. - Ein Korrelationskoeffizient nahe 0 gibt keine Korrelation an. Um das Analysis Toolpak-Add-In in Excel zu verwenden, um schnell Korrelationskoeffizienten zwischen mehreren Variablen zu erzeugen, führen Sie die folgenden Schritte aus. 1. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 2. Wählen Sie Korrelation aus, und klicken Sie auf OK. 3. Wählen Sie z. B. den Bereich A1: C6 als Eingangsbereich. 4. Überprüfen Sie die Etiketten in der ersten Zeile. 5. Wählen Sie die Zelle A9 als Ausgabebereich. Schlussfolgerung: Die Variablen A und C sind positiv korreliert (0,91). Die Variablen A und B sind nicht korreliert (0,19). Die Variablen B und C sind auch nicht korreliert (0,11). Sie können überprüfen, diese Schlussfolgerungen, indem Sie auf die graph. Suppose Sie haben N Zeitreihen (xts Klasse) Können Sie eine Möglichkeit vorschlagen (zum Beispiel eine vorhandene Funktion) für die Berechnung der durchschnittlichen Rolling-Korrelation (Rolling Moving-Fenster) So haben Sie (zum Beispiel) 10 Zeitreihen. Der erste Schritt besteht darin, 60 Tage Korrelation zwischen erster und zweiter, erster und dritter, erster und vierter und so weiter zu berechnen. Der zweite Schritt besteht darin, den Mittelwert für diesen Korrelationswert zu berechnen. Ende des ersten Zyklus. Nach dem Vorrücken eines Tages und Beginn des gesamten Prozesses (erster und zweiter Schritt) Die Ergebnisse sind eine Zeitreihe mit den durchschnittlichen Korrelationswerten. Kann jemand helfen, eine effiziente Möglichkeit, dies zu tun Dies ist die Struktur meiner Daten: Angenommen, Sie haben alle Serien in den Datenrahmen namens X, in den ersten zehn Variablen. Dann: Wenn Sie sie nicht in einem Datenrahmen haben, dann denke ich, dass der einfachste Weg zuerst ein Datenrahmen ist :) - vorausgesetzt, dass Ihre Zeitreihen alle die gleiche Länge haben. Um diagonale 1s aus der Korrelationsmatrix auszuschließen, können Sie zunächst eine Funktion definieren, die den Mittelwert aller Werte unterhalb der Diagonalen (oder oberhalb von diag, doenst differenziert) berechnet: (Nicht getestet, aber ich glaube, dass es shoudlwork ist) ist die Korrelation zwischen X und Y Zum Zeitpunkt t. Ist die beispielhafte exponentialgewichtete Kovarianz zwischen X und Y zur Zeit t. Ist die beispielhaft exponentiell gewichtete Volatilität für die Zeitreihe X zum Zeitpunkt t. Ist die beispielhafte exponentialgewichtete Volatilität für die Zeitreihe Y zum Zeitpunkt t. Ist der Glättungsfaktor, der in den exponentialgewichteten Volatilitäts - und Kovarianz-Berechnungen verwendet wird. Wenn die Eingabedatensätze keinen Null-Mittelwert haben, entfernt die EWXCF-Excel-Funktion den Mittelwert aus den einzelnen Beispieldaten in Ihrem Auftrag. Die EWXCF verwendet die EWMA-Volatilitäts - und EWCOV-Darstellungen, die keine langfristige durchschnittliche Volatilität (oder Kovarianz) annehmen, und somit für jeden Prognosehorizont über einen Schritt hinaus die EWXCF einen konstanten Wert zurückgibt. Referenzen Hull, John C. Optionen, Futures und andere Derivate Financial Times Prentice Hall (2003), S. 385-387, ISBN 1-405-886145 Hamilton, J. D. Zeitreihenanalyse. Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6 Tsay, Ruey S. Analyse der finanziellen Zeitreihen John Wiley amp SONS. (2005), ISBN 0-471-690740 Weitere Links