Interpreting Arch Results In Stata Forex

Uma abordagem simplificada para calcular a volatilidade Carregar o leitor. Muitos investidores têm experimentado níveis anormais de volatilidade de desempenho de investimento durante vários períodos do ciclo de mercado. Embora a volatilidade possa ser maior do que a antecipada durante determinados períodos de tempo, também se pode concluir que a forma como a volatilidade é tipicamente medida contribui para o problema da volatilidade inesperada. O objetivo deste artigo é discutir as questões associadas à medida tradicional de volatilidade e explicar uma abordagem mais intuitiva que pode ser usada pelos investidores para ajudá-los a avaliar a magnitude de seus riscos de investimento. Medida Tradicional de Volatilidade A maioria dos investidores deve estar ciente de que o desvio padrão é a estatística típica usada para medir a volatilidade. O desvio padrão é simplesmente definido como a raiz quadrada do desvio quadrático médio dos dados de sua média. Embora esta estatística seja relativamente fácil de calcular, os pressupostos subjacentes à sua interpretação são mais complexos, o que, por sua vez, suscita preocupação com a sua exactidão. Como resultado, há um certo nível de ceticismo em torno de sua validade como uma medida precisa de risco. Para explicar, para que o desvio padrão seja uma medida precisa do risco, deve-se supor que os dados de desempenho do investimento seguem uma distribuição normal. (Para saber mais, consulte Os usos e os limites da volatilidade. Em termos gráficos, uma distribuição normal de dados irá plotar em um gráfico de uma forma que se parece com uma curva em forma de sino. Se esta norma for verdadeira, então aproximadamente 68 dos resultados esperados devem estar entre 1 desvio padrão do retorno esperado dos investimentos. 95 deve situar-se entre 2 desvios-padrão, e 99 deve situar-se entre 3 desvios-padrão. Por exemplo, durante o período de 1 ° de junho de 1979 a 1º de junho de 2009, o desempenho médio anualizado de três anos do Índice SampP 500 foi de 9,5 e seu desvio padrão foi de 10. Dados esses parâmetros de desempenho de base, Que 68 do tempo o desempenho esperado do índice SampP 500 iria cair dentro de um intervalo de -0,5 e 19,5 (9,5 10). Infelizmente, há três razões principais pelas quais os dados de desempenho dos investimentos podem não ser normalmente distribuídos. Em primeiro lugar, o desempenho do investimento é tipicamente distorcido, o que significa que as distribuições de retorno são tipicamente assimétricas. Como resultado, os investidores tendem a experimentar períodos anormalmente altos e baixos de desempenho. Em segundo lugar, o desempenho do investimento exibe tipicamente uma propriedade conhecida como curtose. O que significa que o desempenho do investimento exibe um número anormalmente grande de períodos positivos e / ou negativos de desempenho. Tomados em conjunto, esses problemas deformam a aparência da curva em forma de sino e distorcem a precisão do desvio padrão como medida de risco. Além de skewness e kurtosis, um problema conhecido como heteroskedasticity é também um motivo de preocupação. Heteroscedasticidade simplesmente significa que a variância dos dados de desempenho de investimento de amostra não é constante ao longo do tempo. Como resultado, o desvio padrão tende a flutuar com base no comprimento do período de tempo usado para fazer o cálculo ou no período de tempo selecionado para fazer o cálculo. Tal como a skewness e kurtosis, as ramificações da heteroscedasticidade fará com que o desvio padrão seja uma medida não confiável do risco. Tomados coletivamente, esses três problemas podem levar os investidores a entender mal a volatilidade potencial de seus investimentos e levá-los a assumir potencialmente muito mais risco do que o esperado. Uma medida simplificada da volatilidade Felizmente, há uma maneira muito mais fácil e mais precisa de medir e examinar o risco. Através de um processo conhecido como método histórico, o risco pode ser capturado e analisado de forma mais informativa do que pelo uso do desvio padrão. Para utilizar este método, os investidores simplesmente precisam de gráfico o desempenho histórico de seus investimentos, através da geração de um gráfico conhecido como um histograma. Um histograma é um gráfico que traça a proporção de observações que estão dentro de uma série de categorias. Por exemplo, no gráfico abaixo, foi construído o desempenho médio anualizado anual trimestral do Índice SampP 500 para o período de 1º de junho de 1979 até 1º de junho de 2009. O eixo vertical representa a magnitude do desempenho do Índice SampP 500 eo eixo horizontal representa a frequência com que o Índice SampP 500 experimentou tal desempenho. Como o gráfico ilustra, o uso de um histograma permite aos investidores determinar a porcentagem de tempo em que o desempenho de um investimento está dentro, acima ou abaixo de um determinado intervalo. Por exemplo, 16 das observações de desempenho do Índice SampP 500 obtiveram um retorno entre 9 e 11,7. Em termos de desempenho abaixo ou acima de um limiar, também pode ser determinado que o Índice SampP 500 experimentou uma perda maior ou igual a 1,1, 16 do tempo, e desempenho acima de 24,8, 7,7 do tempo. Comparando os Métodos O uso do método histórico através de um histograma tem três vantagens principais sobre o uso do desvio padrão. Primeiro, o método histórico não exige que o desempenho do investimento seja normalmente distribuído. Em segundo lugar, o impacto de skewness e kurtosis é explicitamente capturado no gráfico de histograma, que fornece aos investidores as informações necessárias para mitigar inesperada volatilidade surpresa. Em terceiro lugar, os investidores podem examinar a magnitude dos ganhos e perdas sofridos. O único inconveniente do método histórico é que o histograma, como o uso do desvio padrão, sofre do impacto potencial da heteroscedasticidade. No entanto, isso não deve ser uma surpresa, como os investidores devem entender que o desempenho passado não é indicativo de retornos futuros. De qualquer forma, mesmo com essa ressalva, o método histórico ainda serve como uma excelente medida de referência do risco de investimento e deve ser usado pelos investidores para avaliar a magnitude ea freqüência de seus ganhos e perdas potenciais associados às suas oportunidades de investimento. Aplicação da Metodologia Agora que os investidores entendem que o método histórico pode ser usado como uma forma informativa para medir e analisar o risco, a questão passa a ser: Como os investidores geram um histograma para ajudá-los a examinar os atributos de risco de seus investimentos? É solicitar as informações de desempenho de investimento das empresas de gestão de investimento. No entanto, as informações necessárias também podem ser obtidas reunindo o preço de fechamento mensal da opção de investimento, normalmente encontrada através de várias fontes e, em seguida, calcular manualmente o desempenho do investimento. Depois que as informações de desempenho foram coletadas ou calculadas manualmente, um histograma pode ser construído importando os dados em um pacote de software, como o Microsoft Excel. E usando o recurso add-on de análise de dados de softwares. Ao utilizar essa metodologia, os investidores devem ser capazes de gerar facilmente um histograma, o que, por sua vez, deve ajudá-los a avaliar a verdadeira volatilidade de suas oportunidades de investimento. Conclusão Em termos práticos, a utilização de um histograma deve permitir aos investidores examinar o risco de seus investimentos de forma a ajudá-los a avaliar a quantidade de dinheiro que eles estão a fazer ou perder em uma base anual. Dado este tipo de aplicabilidade do mundo real, os investidores devem ser menos surpresos quando os mercados flutuam drasticamente e, portanto, eles devem se sentir muito mais satisfeito com sua exposição ao investimento em todos os ambientes econômicos. (Para mais informações, consulte Noções básicas sobre medições de volatilidade.) Análise de dados de séries temporais usando eviews Baixe a análise de dados de séries temporais usando eviews ou leia on-line aqui em PDF ou EPUB. Por favor, clique no botão para obter a análise de dados da série de tempo usando o livro de eviews agora. Todos os livros estão em cópia clara aqui, e todos os arquivos são seguros assim não se preocupe com isso. 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Entre os novos materiais adicionados ao texto, os leitores encontrarão: Estimativa de covariância consistente sob heteroscedasticidade e correlação serial Abordagens alternativas à modelagem de volatilidade Modelos de fatores financeiros Modelos de espaço-estado Kalman filtragem Estimação de modelos de difusão estocástica As ferramentas fornecidas neste texto ajudam os leitores nos países em desenvolvimento Uma compreensão mais profunda dos mercados financeiros através da experiência em primeira mão no trabalho com dados financeiros. Este é um livro ideal para estudantes de MBA, bem como uma referência para pesquisadores e profissionais de negócios e finanças. Tweet Descrição: Até a década de 1970, houve um consenso em macroeconometria aplicada, tanto no que diz respeito ao fundamento teórico e a especificação empírica de modelagem macroeconométrica, comumente conhecida como a abordagem da Comissão Cowles. 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O livro centra-se nas necessidades dos estudantes de finanças e utiliza recursos pedagógicos em todo o texto, nomeadamente nos capítulos posteriores, que oferecem conselhos sobre o planeamento e execução de um projecto em finanças empíricas e que também avalia fontes de informação financeira on-line. Tweet Descrição: Características fácil de seguir insight e diretrizes claras para realizar a análise de dados usando o IBM SPSS Executando análise de dados Usando o IBM SPSS aborda exclusivamente os procedimentos estatísticos apresentados com um problema de exemplo, análise detalhada e os conjuntos de dados relacionados. Procedimentos de entrada de dados, nomeação de variáveis ​​e instruções passo-a-passo para todas as análises são fornecidos além dos métodos IBM-SPSS de apontar e clicar, incluindo detalhes sobre como visualizar e manipular a saída. 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Análise de sobrevivência t Teste ANOVA e ANCOVA Diferenças de grupos multivariados Escala multidimensional Análise de cluster Procedimentos não paramétricos para dados de freqüência Executando Análise de Dados Usando o IBM SPSS é um excelente texto para estudantes de graduação e pós-graduação em cursos de ciências sociais, comportamentais e de saúde, bem como ensino secundário, design de pesquisa e estatísticas. Também uma excelente referência, o livro é ideal para profissionais e pesquisadores nas ciências sociais, comportamentais e ciências aplicadas estatísticas e profissionais que trabalham na indústria. Tweet Descrição: Este livro dá ao leitor uma introdução passo a passo para analisar séries temporais usando o software de código aberto R. Cada modelo de série temporal é ilustrado através de aplicações práticas abordando questões contemporâneas, e é definido em notação matemática. 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