Lags In Stata Forex

Ich kann nicht sprechen, ob stata eine eingebaute Funktion für die Prognose spezifischer GARCH Modelle hat. Ich glaube, sie tun, aber Sie können graben durch die Hilfe-Handbücher, es zu finden. Allgemeiner wird angenommen, dass ein Garch (1,1) - Modell zu X passt, eine Variable mit einem konstanten Mittelwert von null. Dieses Modell ist von der Form: sigma beta beta sigma beta varepsilon Der nächste Schritt ist, die Variable X durch die bedingte Standardabweichung sigma zu skalieren, um varepsilon zu erhalten, die skalierten Residuen. Sie würden dann simulieren varepsilon unter der entsprechenden Annahme (so zum Beispiel, wenn Sie schätzen das Garch-Modell mit t Fehler, dann würden Sie von dieser Verteilung zu simulieren). Der zukünftige Wert der Volatilität wäre dann: sigma beta beta sigma beta varepsilon Die Werte in t1 sind bekannt, aber danach würden Sie die simulierten Werte verwenden. Wenn Sie nur einen einzigen Wert für zukünftige Volatilität anstatt eine große Gruppe von simulierten Werten erhalten möchten, können Sie einfach varepsilon als Vektor von Nullen setzen. Beantwortet Antwort # 2 am: Juli 22, 2010, 10:37:49 pm »In meinem letzten Beitrag 8220Statistische Arbitrage-Korrelation vs Cointegration 8220, diskutierten wir, was statistische Arbitrage ist und welche Eigenschaft zwischen zwei Paaren, die wir Zu nutzen. Die Mathematik zeigte im Wesentlichen, dass, wenn Sie lange Lager A und kurze Lager B mit einigen geeigneten Hedging-Faktor, um die Driftgrowth Begriffe in der Brown'schen Bewegungsgleichung aufzuheben gehen, dann sind Sie mit einem stationären Signal, das die Ausbreitung zwischen den beiden Aktien ist links. Die Mathematik zeigte auch, dass in der Erwartung die tägliche Veränderung der Ausbreitung Null () ist und daher jede Abweichung davon die Möglichkeit für einen Handel darstellt. Es wurde davon ausgegangen, dass die Bestandswachstumsperioden konstant sind (oder zeitweise langsam mit der gleichen Geschwindigkeit abweichen), oder dass das Hedge-Verhältnis konstant ist. Dieser Beitrag wird detailliert, wie das Hedge-Verhältnis zu finden und präsentieren die Augmented Dicky Fuller-Test, die verwendet werden, um mit einem gewissen Maß an Vertrauen identifizieren können, wenn die Ausbreitung ist stationär und damit kointegriert. Das Bestimmen des Heckenfaktors setzt die Ausbreitung auf Es ist erforderlich, den Heckenfaktor n zu finden, um die obige Gleichung zu erfüllen. Der Heckenfaktor ist leicht zu finden, indem man die. Beachten Sie, dass es die Preise sind rückläufig und nicht die täglichen Renditen. Untersuchen der Residuen Sobald der Hedge-Faktor gefunden wurde, müssen die Residuen der Regression analysiert werden. Der Rest ist, wie viel die Ausbreitung für einen gegebenen Tag geändert hat, war die ganze Idee der Regression, den Heckenfaktor zu identifizieren, der die tägliche Änderung der Ausbreitung so nahe wie möglich an Null hält (wir wollen, daß die Residuen Null sind). Wenn die Residuen einen Trend enthalten, dann bedeutet dies, dass die tägliche Veränderung der Spread eine Netzrichtung hat und wird dazu führen, dass die Ausbreitung konsequent erweitern oder Vertrag. Wenn die Residuen keine Tendenz enthalten, dann bedeutet dies, dass die tägliche Änderung der Ausbreitung oszillieren um Null (ist stationär). Welche Residuen zu analysieren ist offen für Debatte, können Sie einen anderen Datensatz aus einem anderen Zeitpunkt nehmen und den Hedge-Faktor, den Sie berechnet in der oben genannten Regression zu diesem neuen Satz und analysieren Sie die Residuen, dies hilft, eine Überbelegung zu identifizieren Während der Regression. Für einen AR (1) Prozess, wo und was Wert der Ergebnisse in einem stationären Signal Nehmen Sie Erwartungen, bereits wissen und der Mittelwert ist Null und konstant Große Arbeit Sie schön zusammengefasst dieses relativ chaotisch Konzept mit sehr einfachen statistischen und intuitive Beziehungen. Ich kam mit Ihrem Blog erst vor einer Stunde, und ich kann nicht warten, um jeden Beitrag zu lesen und (wenn ich kann), um Ihre Ansichten und Diskussionen. Gut gemacht, und ich freue mich darauf, mehr von Ihnen zu lesen. Gekko, das ist erstaunlich. Meine einzige Frage ist, welche Daten wir verwenden Sind Sie nur Kommissionierung eines Tages und sehen, ob das Tag ist integriert und damit das ganze Paar ist integriert Hallo Gekko, Nizza Artikel. Aber ich möchte wissen, wenn durch die Anwendung einer ADF auf die Verbreitung A 8211 wB, ist nicht ein bisschen 8216abrupt8217, um festzustellen, ob die Verbreitung ist stationär und damit zusammengefaßt. Ich meine Tests auf Stationarität ist eine Sache und Kointegration ist eine andere Sache. Wenn Sie zum Beispiel den KPSS-Test auf den ersten Spread anwenden, ist er nicht sicher, ob er ein stationäres Ergebnis erhält. IMHO, um die Kointegration zu testen, müssen Sie feststellen, ob ihre stationäre, die meisten Aktien sind, in I (1) Form, aber dann müssen Sie überprüfen, ob ihre Residuen stationär sind, mit engle oder etwas komplizierter mit Johansen. Also meine Frage war, glaubst du, die Tatsache, dass wir nicht tun, diese Tests, untergraben die Wirksamkeit der Strategie8230. Welcher statistische Test kann benutzt werden, um die Handelsfaktoren zu prüfen Großer Posten auf einem faszinierenden Thema der Kointegration. Wissen Sie, wie stabil eine Kointegrationszeitreihe alle Prüfungen (ADF, EG, Johansen) innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens sein kann und kann sagen, wenn während dieses Zeitrahmens die Serien kointegriert sind. Doch wie Sie wissen, ob diese Kointegration (Hedge-Werte) in der Zukunft stabil sein wird Kürzlich hat mich jemand eine interessante Frage gestellt: Warum würde ich die Verzögerung auf 0 setzen, wenn ich solche Kointegrationstests mache, habe ich schon einige Zeit darüber nachgedacht. Meine Antwort ist, dass wir mit dem Stationarity-Test, um herauszufinden, ob Spreads sind auf 0 zurück. Einstellung einer Verzögerung von 0 würde implizieren, dass wir erwarten, dass die Spread-Serie tatsächlich enthalten eine auto-regressive Teil in ihm. Nun, das ist eine wirklich heikle Frage zu beantworten: Wäre diese Erwartung tatsächlich sinnvoll oder nicht, neige ich dazu, dies zu leugnen, aber ich bin nicht ganz sicher. Hinterlasse eine Antwort Antworten abbrechen