الحوسبة التباين في و الحسابية - الفوركس

لا أستطيع التحدث إلى ما إذا كان ستاتا لديه وظيفة مدمجة للتنبؤ نماذج غارتش محددة. أتصور أنها تفعل، ولكن يمكنك حفر من خلال أدلة المساعدة للعثور عليه. بشكل عام، افترض أن نموذج غارش (1،1) كان مناسبا ل X، وهو متغير بمتوسط ​​ثابت للصفر. هذا النموذج هو من الشكل: سيغما بيتا بيتا سيغما بيتا فاريبسيلون الخطوة التالية هي لتوسيع المتغير X من قبل سيغما الانحراف المعياري الشرطي للحصول على فاريبسيلون، بقايا تحجيم. ثم يمكنك محاكاة فاريبسيلون تحت الافتراض ذي الصلة (على سبيل المثال، إذا كنت تقدر نموذج غارتش مع أخطاء t، ثم سوف محاكاة من هذا التوزيع). القيمة المستقبلية للتقلب سيكون عندئذ: سيجما بيتا بيتا سيغما بيتا فاريبسيلون تعرف القيم في t1، ولكن بعد ذلك سوف تستخدم القيم المحاكاة. إذا كنت ترغب فقط في الحصول على قيمة واحدة للتقلب في المستقبل، بدلا من لوحة كبيرة من القيم محاكاة، يمكنك ببساطة تعيين فاريبسيلون لتكون متجه من الأصفار. أجاب على جول 5 12 في 16:35 إجابتك 2017 ستاك إكسهانج، إنكالكولاتينغ كوفياريانس فور ستوكس يتم استخدام العديد من عناصر الرياضيات والإحصاءات في تقييم الأسهم. ويمكن أن تعطي حسابات التباين المشترك نظرة مستقبلية للمستثمرين حول كيفية تحرك اثنين من الأسهم معا في المستقبل. وبالنظر إلى الأسعار التاريخية، يمكننا تحديد ما إذا كانت الأسعار تميل إلى التحرك مع بعضها البعض أو عكس بعضها البعض. هذا يسمح لك للتنبؤ حركة السعر المحتملة لمحفظة اثنين الأسهم. حتى أنك قد تكون قادرة على تحديد الأسهم التي تكمل بعضها البعض، والتي يمكن أن تقلل من المخاطر الإجمالية وزيادة العائد المحتمل عموما. في دورات التمويل التمهيدي، يتم تدريسنا لحساب الانحراف المعياري للمحفظة كمقياس للمخاطر، ولكن جزء من هذا الحساب هو التباين بين هذين المخزونين أو أكثر. لذلك، قبل الذهاب إلى اختيارات محفظة. فهم التباين مهم جدا. ما هو التباين المشترك يقيس كيف يتحرك متغيران معا. ويقيس ما إذا كان التحركان في نفس الاتجاه (التباين الإيجابي) أو في اتجاهات متعاكسة (التباين السلبي). في هذه المقالة، المتغيرات عادة ما تكون أسعار الأسهم، لكنها يمكن أن تكون أي شيء. في سوق الأسهم. يتم التشديد بقوة على تخفيض مبلغ المخاطر الذي تم أخذه مقابل نفس مبلغ العائد. عند إنشاء محفظة، سوف المحلل اختيار الأسهم التي سوف تعمل بشكل جيد معا. وهذا يعني عادة أن هذه الأسهم لا تتحرك في نفس الاتجاه. حساب التباين المشترك يبدأ حساب التباين في الأسهم مع إيجاد قائمة بالأسعار السابقة. يتم تصنيف هذا على أنه أسعار تاريخية على معظم صفحات الاقتباس. عادة، يتم استخدام سعر الإغلاق لكل يوم للعثور على العودة من يوم واحد إلى التالي. القيام بذلك لكل من الأسهم، وبناء قائمة لبدء الحسابات. الجدول 1: العوائد اليومية لسهمين باستخدام أسعار الإغلاق من هنا، نحتاج إلى حساب متوسط ​​العائد لكل سهم: بالنسبة ل أبك سيكون (1.1 1.7 2.1 1.4 0.2) 5 1.30 بالنسبة لل شيز سيكون (3 4.2 4.9 4.1 2.5) 5 3.74 الآن، هو مسألة أخذ الاختلافات بين عودة أبجديات وأبجديات متوسط ​​العائد. وضربه بالفرق بين عودة شيز و شيز العائد المتوسط. الخطوة الأخيرة هي تقسيم النتيجة حسب حجم العينة وطرح واحد. إذا كان جميع السكان. يمكنك تقسيم فقط حسب حجم السكان. ويمكن تمثيل ذلك بالمعادلة التالية: باستخدام مثالنا على أبك و شيز أعلاه، يتم حساب التباين على النحو التالي: (1.1 - 1.30) س (3 - 3.74) (1.7 - 1.30) س (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 في هذه الحالة نحن نستخدم عينة، لذلك نحن تقسيم حسب حجم العينة (خمسة) ناقص واحد. يمكنك أن ترى أن التباين بين العائدين الأسهم هو 0.665. لأن هذا الرقم إيجابي، فهذا يعني أن الأسهم تتحرك في نفس الاتجاه. عندما كان أبك عائد مرتفع، وكان شيز أيضا عائد مرتفع. استخدام ميكروسوفت إكسيل في إكسيل، يمكنك أن تجد بسهولة التباين باستخدام إحدى الدالات التالية: COVARIANCE. S () لعينة أو COVARIANCE. P () للسكان سوف تحتاج إلى إعداد قائمتين من العوائد في الأعمدة العمودية ، كما هو الحال في الجدول 1. ثم، عند المطالبة، حدد كل عمود. في إكسيل. كل قائمة تسمى مصفوفة، ومن المفترض أن تكون صفيفتان بين قوسين، مفصولة بفاصلة. المعنى في المثال هناك التباين الإيجابي، وبالتالي فإن اثنين من الأسهم تميل إلى التحرك معا. عندما يكون المرء لديه عائد مرتفع، والآخر يميل إلى الحصول على عائد مرتفع أيضا. إذا كانت النتيجة سلبية، فإن المخزنين سيميلان إلى عوائد عكسية عندما يكون للمردود عائد إيجابي، والآخر سيكون له عائد سلبي. استخدامات التباين المشترك قد يكون عدم وجود تباين عال أو منخفض بين المخزنين مقياسا مفيدا من تلقاء نفسه. التباين المشترك يمكن أن أقول كيف تتحرك الأسهم معا، ولكن لتحديد قوة العلاقة، ونحن بحاجة للنظر في الارتباط. ولذلك ينبغي استخدام الترابط مع التداخل المشترك، ويمثل في هذه المعادلة: حيث التباين كوف (X، Y) بين الانحراف المعياري X و يكس للانحراف المعياري لل Y من المعادلة أعلاه يكشف أن العلاقة بين متغيرين هي ببساطة التباين بين كل من المتغيرات مقسوما على ناتج الانحراف المعياري للمتغيرين X و Y. في حين أن كلا المقياسين يكشفان ما إذا كان هناك متغيران إجابيان أو عكسيا مرتبطان، فإن الارتباط يوفر معلومات إضافية من خلال إخبارك بالدرجة التي يتحرك بها المتغيران معا . سوف يكون الارتباط دائما قيمة القياس بين -1 و 1، ويضيف قيمة القوة على كيفية تتحرك الأسهم معا. إذا كان الارتباط هو 1، فإنها تتحرك معا تماما، وإذا كان الارتباط -1، تتحرك الأسهم تماما في اتجاهات متعاكسة. إذا كان الارتباط هو 0، ثم تتحرك الأسهم اثنين في اتجاهات عشوائية من بعضها البعض. وباختصار، فإن التباين المشترك يخبرك بأن متغيرين يتغيران بنفس الطريقة، في حين يكشف الارتباط كيف يؤثر التغيير في متغير واحد على تغيير في الآخر. ويمكن أيضا استخدام التباين في إيجاد الانحراف المعياري لمحفظة متعددة الأسهم. الانحراف المعياري هو الحساب المقبول للمخاطر، وهذا أمر بالغ الأهمية عند اختيار الأسهم. عادة، كنت ترغب في تحديد الأسهم التي تتحرك في اتجاهين متعاكسين. إذا تحركت الأسهم المختارة في اتجاهات متعاكسة، فإن المخاطر قد تكون أقل نظرا لنفس المبلغ أو العائد المحتمل. التباين في الخط السفلي هو حساب إحصائي مشترك يمكن أن يبين كيف يميل سهمان إلى التحرك معا. يمكننا فقط استخدام العائدات التاريخية. لذلك لن يكون هناك أبدا يقين كاملة حول المستقبل. أيضا، ينبغي عدم استخدام التباين من تلقاء نفسها. بدلا من ذلك، يمكن استخدامه في حسابات أخرى أكثر أهمية، مثل الارتباط أو الانحراف المعياري.