Varken. Dina kvantiteter är vikterna och de är ibland icke-heltal, så de är i Stata termer. Obs! Det är ibland föreslagit att med fraktionerade vikter kan du multiplicera för att få heltal och använd sedan fweights. men det är inte nödvändigt. Det skulle fungera bra för den angivna beräkningen, men i vissa problem kommer det att ge ganska fel svar, i huvudsak när provstorlek tas bokstavligen. Det här är ämnet för CV, eftersom det i huvudsak handlar om användning av program och ska migreras. Dessa är beskrivande statistik avsedda att förmedla information om pris (p) där volymen (q) tydligen beskriver hur mycket som såldes till varje pris. När man hanterar sådana vikter är det lättast att beräkna totals först. Anta hypotetiska måttenheter för att göra siffrorna konkreta och låtsas att alla tre poster ska sammanfattas (även om de avser två olika produkter), anta att uppgifterna ger volymer i tusentals enheter som säljs per månad och priserna är i euro. Därefter är summan betalad under de tre månaderna Den totala volymen är 100 Kmonth 1 månad 11 Kmonth 1 månad 55,7 Kmonth 1 månad 166,7 K enheter. Det genomsnittliga priset per enhet måste således vara 6137 116,7 36,81 euro. Observera att detta inte beräknas av antingen fweights eller pweights alternativen. (I ett nu bortkopplat svar visade PenguinKnight oss att det obegripade medelvärdet är 42,67 och det fweighted genomsnittet är 37,00.) Standardavvikelsen beräknas på liknande sätt: de återstående priserna är (23 - 36,81), (45 - 36,81) och ( 60-36,81). Deras viktade medelkvadrat erhålls exakt som ovan: multiplicera varje kvadrerad rest med volymen, lägg dem upp och dela med den totala volymen. Kvadratroten av detta resultat, lika med 17,28, är standardavvikelsen. Dessa beräkningar är enkla att göra i Stata eller i någon statistisk programvara, så jag släpper bort de programspecifika detaljerna. Viktningsalternativen i Stata är underbara, speciellt för sannolikhetsvikter, och jag har använt dem: men jag använder dem aldrig utan att först göra en detaljerad kontroll med en beräkning som den här bara för att se till att jag tolkar vikterna korrekt. Det är vanligtvis enkelt att göra en sådan kontroll genom att skapa en liten artificiell dataset, de flesta av vars värden är nollor. På så sätt kan effekten av vikterna omedelbart avläsas resultaten (och de manuella beräkningarna är mycket enkla). svarade 14 maj 13 klockan 17: 38Moving Standard Deviation Moving Standard Deviation är en statistisk mätning av marknadsvolatiliteten. Det gör inga förutsägelser om marknadsriktningen, men det kan fungera som en bekräftande indikator. Du anger hur många perioder du ska använda, och studien beräknar standardavvikelsen av priserna från det glidande genomsnittet av priserna. Det härledas genom att beräkna en n tidsperiod Simple Moving Average av dataobjektet. Den summerar sedan kvadraterna för skillnaden mellan dataobjektet och dess rörliga medelvärde för var och en av de föregående n-tidsperioderna. Slutligen delar den denna summa med n och beräknar kvadratroten av detta resultat. Egenskaper Period: Antalet staplar i ett diagram. Om diagrammet visar dagliga data, anger perioden dagar i veckovisa diagram, kommer perioden att ligga i veckor och så vidare. Applikationen använder en standard på 20. Aspekt: Symbolfältet som studien ska beräknas på. Fältet är inställt på Standard, vilket när du visar ett diagram för en viss symbol, är samma som Stäng. Tolkning Standardavvikelser ökar väsentligt när det analyserade kontraktet av indikator förändras i värde dramatiskt. När marknaderna är stabila är normala avläsningar av standardavvikelse normala. Låg standardavvikelse avläsning brukar komma före betydande uppåtgående prisförändringar. Analytiker är överens om att hög volatilitet är en del av stora toppar, medan låg volatilitet åtföljer stora bottnar. Innehållskälla: FutureSource Visa andra tekniska analysstudier Primär sidofält Förhöj din handel Senaste tweets Osäkra om marknadsvolatilitet Prova den korta syntetiska terminsstrategin Hitta exempel amp vad ska du titta på här t. coKD0fYCMMrp Tid sedan 14 timmar via buffert Få tillgång till aktuell amp pålitlig handel info i en plats med Inside Market Advisory Anmäl dig för din kostnadsfria försök nu t. coeJjrD5hBN0 Tid sedan 16 timmar via buffert Titta över axeln hos Senior Broker Andrew Pawielski som marknaderna öppnar denna ons för att lära marknadsanalys LIVE: t. cov5u092OKU3 Tid sedan 21 timmar via buffert Copyright xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Alla rättigheter förbehållna. Detta material förmedlas som en uppmaning att ingå en derivat transaktion. Detta material har upprättats av en Daniels Trading-mäklare som tillhandahåller forskningsmarknadskommentarer och handelsrekommendationer som en del av hans eller hennes uppmaning till redovisning och uppdrag för handel. Men Daniels Trading behåller inte en forskningsavdelning enligt definitionen i CFTC regel 1.71. Daniels Trading, dess huvudmän, mäklare och anställda kan handla med derivat för egen räkning eller för andra. På grund av olika faktorer (såsom risk tolerans, marginal krav, handelsmål, kort sikt vs långsiktiga strategier, teknisk vs grundläggande marknadsanalys och andra faktorer) kan sådan handel leda till initiering eller likvidation av positioner som skiljer sig från eller i motsats till yttrandena och rekommendationerna däri. Tidigare resultat är inte nödvändigtvis en indikation på framtida resultat. Risken för förlust i handelskontrakt eller råvaruprodukter kan vara väsentlig och därför borde investerarna förstå riskerna med att ta ställningstaganden och ta ansvar för riskerna i samband med sådana investeringar och för deras resultat. Du bör noggrant överväga huruvida en sådan handel är lämplig för dig mot bakgrund av dina omständigheter och ekonomiska resurser. Du borde läsa webbplatsen för riskupplysningar som öppnas på DanielsTrading längst ned på hemsidan. Daniels Trading är inte ansluten till eller stödjer något handelssystem, nyhetsbrev eller annan liknande tjänst. Daniels Trading garanterar inte eller verifierar eventuella prestationskrav som gjorts av sådana system eller tjänster. Meddelande Jag letade efter det nu ett tag och skulle verkligen uppskatta lite hjälp. Jag använder stata12, och jag har tidsseriedata, jag måste konstruera en variabel som kommer att vara medelvärdet av variabel x under perioden t-12 till t-2, och detsamma för standardavvikelsen. Är det möjligt att konstruera en rullande standardavvikelse som tar 1-värdet av 1 variabel, 2: a variabeln 2. och 11: e variabeln 11 och börjar sedan över från 1. eller det skulle vara bra om det finns ett sätt att konstruera en variabel som är den kumulativa avkastningen över 11 månader som denna Senast ändrad av Thomas Maurer 26 maj 2014, 04:49. 26 maj 2014, 06:43 Om dina observationer och variabler har namngivits på ett konsekvent sätt kan du förmodligen helt enkelt slinga över de nödvändiga värdena med hjälp av räknare och en slinga, så du skulle definiera ditt jag som ett lokalt makro med 1 och öka sedan det med varje slinga, använder den som identifierare för önskad variabel och observation, så om du har variabel1 och observation1. du skulle definiera variabler och observationi. Min förståelse är att du vill ta värden i tabellen på diagonalt sätt, så med varje beräkning flyttar du en kolumn kvar och en rad ner. Alternativt skulle det vara möjligt att skapa paneldata och sedan använda föreslagna procedurer för att flytta genomsnittsvärden i paneldata Vänliga hälsningar Konrad Version: StataIC 13.1 26 maj 2014, 10:48 Här är ett sätt att konstruera den kumulativa avkastningen: 27 maj 2014, 12:21 Tack killar för dina kommentarer, men eftersom jag är ganska ny på stata, har jag svårt att förstå syntaxen när du skriver loopar, det jag behöver är en slinga som beräknar den kumulativa avkastningen för varje lager, när som helst i 12 månader , och företrädesvis en annan slinga som kommer att beräkna standardavvikelsen för varje kumulativ avkastning under 12 månader. Tänk på att avkastningen redan ges som en variabel. Problemet med att göra det manuellt i stat bör vara uppenbart jag måste generera Jag antar att 12 nya variabler var och en börjar 1 månad en del för att beräkna cum returnerar, och sedan samma vor stdev, och matcha det efteråt. Det vore ganska trevligt om någon kunde ge det ett försök, och ge mig en viss kod. 28 maj 2014, 02:16 Jag försökte koden men det ackumulerar endast för fasta 12 månaders intervall så det skapar bara ackumulerande avkastning för januari till december, men inte februari till januari och så vidare. Vidare skapar det en ny variabel cumul som är sekvensen av ett fast 12 kumulativt returfönster, som alltid börjar från januari, men det är inte vad jag behöver. Jag behöver faktiskt en slinga, som inte kommer att skapa serien utan snarare den sista 11: e kumulativa avkastningen och beräkna variansen av den kumulativa retursekvensen, så jag fick för varje 11: e eller 12: e avkastningsobservation bredvid den en variabel med sin kumulativa avkastning och en variabel med variansen i den kumulativa returserien. Så jag tror att stata inte borde faktiskt generera en ny variabel utan göra beräkningarna i loop och skapa endast två variabler med resultatet den kumulativa avkastningen från t-11 till t-1 och variansen av den kumulativa retursekvensen. Och koden skapar tyvärr Id-tiden, så om min serie börjar i juni beräknas kumulativ avkastning endast fram till december men inte i 12 månader, oavsett startmånad. Senast redigerad av Thomas Maurer 28 maj 2014, 02:20. Kära Stata-användare Jag har några problem med kommandot collapse. Eftersom jag arbetar med en dynamisk modell (GMM) måste jag kollapsa alla mina data i 5 års medelvärden och sd. Saken är att jag har skapat en ny variabel: genperiod. ersätt period80 om yeargt1980 amp yearlt1985 ersätt period85 om yeargt1985 amp yearlt1990 ersätt period90 om yeargt1990 amp yearlt1995 ersätt period95 om yeargt1995 amp yearlt2000 ersätt period100 om yeargt2000 amp yearlt2005 ersätt period105 om yeargt2005 amp yearlt2010 Sedan när jag kollapsar allt efter (landstid) är resultatet fel . Jag skulle vilja kollapsa dem efter vikter (nr eller id), varje observation per år. Jag uppskattar verkligen några råd. Taget med standardavvikelse I och rullade, rullande rullande på floden. Hasan frågade hur han kunde bara hämta de värden som beräknades med minst 3 observationer8221 efter att han hade beräknat den 4-tiden rullande standardavvikelsen för en uppsättning observationer. En lösning är att märka perioderna när de observerade observationerna i fönstret (i detta fall 4) är mer än 1, ersätt sedan de beräknade standardavvikelserna för dessa perioder för att saknas. Två saker att notera är: (1) rullande kräver att dina data har deklarerats som en tidsseriedataset (se hjälp-uppsättningen). Tidsserier operatörer, t. ex. L. för lags, är tillåtna. (2) Alternativet keep () i rullande låter dig behålla datumvariabeln, som du kan använda som en identifierare vid sammanfogning av filer. Här är en illustration (förutsatt att det inte gjorts någon analys): I det första blocket skapade vi en artificiell dataset av 20 likformigt fördelade slumpmässiga heltal mellan 1 och 100, ersatte några observationer för att saknas, och berättade för Stata att vi har att göra med en tidsseriedatasats. I det andra blocket beräknade vi den 4 fönsterrullningsstandardavvikelsen. Genom att använda alternativet sparande () istället för att rensa. Vi har inte ersatt aktuella data i minnet och sparat det resulterande datasetet från rullande kommandot i f2.dta. Vi slog samman detta med våra aktuella data. I det sista blocket genererade vi den variabla taggen som returnerar 1 om det saknas uttrycket (l3.v2) saknas (l2.v2) saknas (l1.v2) saknas (v2) 1 är sant, dvs om antalet saknade observationer inom 4-fönstret är mer än 1. Annars är taggen 0. Slutligen, i den sista raden skapade vi en ny variabel sd som saknas om antalet observationer som används i varje fönster är mindre än 3. Jag har bara lärt mig om - rullande-idag. Tack till en vän för att fråga om glidande medelvärden och standardavvikelser igår. Problemet var hur man genererar en ny variabel som innehåller genomsnittlig och standardavvikelse för den föregående 10 perioden. Den genererade data för 1961 skulle till exempel vara medelvärdet och standardavvikelsen för perioden 1951 till 1960. Jag visste att det kan vara smidigt att använda medelvärden, men jag var inte medveten om ett liknande kommando för standardavvikelser så jag gjorde följande övning för den flyttande standardavvikelsen igår: Skapa hypotetisk data klar set obs 50 gen år 1951 om n1 ersätta år yearn-1 1 om n1 set seed 528 gen data1 runiform () set seed 285 gen data2 runiform () Beräkna flyttbar standard avvikelse sortera år efter fördröjning av data-informationen sd d. lokal N N lokal i 1 lokal j 10 förvärden k11 N qui sum d i i8217 j qui ersätt sd d8217 r (sd) om jag är lokal jag i8217 1 lokal j j8217 1 Jag borde ha googled först. Om jag hade, borde jag ha hittat Nick Cox8217s svar på Statalist posten 8220beräkning av rörlig standardavvikelse8221 av Ravi Yatawara där han föreslog - rolling-. Genom att omforma data till panelformat och tillämpa - extset kan jag nu använda - rolling-. Skapa samma hypotetiska data som ovan Organisera data och använd xtset omforma långa data, jag (år) j (grupp 1 2) xtset gruppår Beräkna flyttbar standardavvikelse rullande sdr (sd), fönster (10) håll (grupp) klar: summa data årets slut 1 hålla gruppår sd Det är också möjligt att generera mer än en statistik. Om jag till exempel vill beräkna det glidande medlet kan jag skriva: rullande sdr (sd) meanr (medel), fönster (10) håller (grupp) klar: sumdata Se - hjälpa rullning - för fler alternativ. Den viktigaste fördelen med att rulla - (bortsett från dess enkelhet), tror jag, är att du inte behöver oroa dig för ordningen av dina data eftersom - extset - eller - tsset-tog redan ansvaret för det. Observera att med hjälp av - i min onödiga kod måste jag se till att uppgifterna sorteras efter år, annars kommer jag att få standardavvikelserna för felaktiga tidsperioder. Lektion: Google första 8221Proud Mary8221 inte 8220Rolling8221 som jag brukade tänka av Tina Turner. Fri Uber ride
Comments
Post a Comment