Movimento média padrão desvio stata

Nem. Suas quantidades são os pesos e às vezes não são inteiros, então eles estão em termos de Stata pesos. Nota: às vezes é sugerido que com pesos fracionários você pode multiplicar até obter inteiros e, em seguida, usar fweights. Mas isso não é necessário. Funcionaria bem para o cálculo dado, mas em alguns problemas que dará bastante a resposta errada, essencialmente sempre que o tamanho da amostra é tomada literalmente. Isso é fora do tópico do CV, pois é essencialmente sobre o uso do software, e deve ser migrado. Estas são estatísticas descritivas destinadas a transmitir informações sobre o preço (p) onde o volume (q) aparentemente descreve o quanto foi vendido a cada preço. Ao lidar com esses pesos, é mais fácil calcular os totais em primeiro lugar. Adotando unidades de medida hipotéticas para tornar os números concretos, e fingindo que os três registros devem ser resumidos (mesmo que pertençam a dois produtos diferentes), suponha que os dados dão volumes em milhares de unidades vendidas por mês e os preços são Em Euros. Em seguida, os totais pagos nos três meses são O volume total é de 100 Kmonth 1 mês 11 Kmonth 1 mês 55,7 Kmonth 1 mês 166,7 K unidades. Assim, o preço médio unitário deve ser igual a 6137 116,7 36,81 Euros. Observe que isso não é calculado por nem as pesadas nem as opções pweights. (Na resposta agora suprimida, PenguinKnight mostrou que a média não ponderada é 42,67 ea média ponderada é 37,00). O desvio padrão é calculado de forma semelhante: os preços residuais são (23 - 36,81), (45 - 36,81) e ( 60 - 36,81). Seu quadrado médio ponderado é obtido exatamente como acima: multiplique cada quadrado residual pelo seu volume, adicione-os e divida pelo volume total. A raiz quadrada deste resultado, igual a 17,28, é o desvio padrão. Esses cálculos são simples de fazer no Stata ou em qualquer software estatístico, então eu omito os detalhes específicos do software. As opções de ponderação em Stata são maravilhosas, especialmente para os pesos de probabilidade, e eu usei-os: mas eu nunca usá-los sem primeiro realizar uma verificação detalhada com um cálculo como o aqui apenas para ter certeza que estou interpretando os pesos corretamente. Sua geralmente simples de fazer essa verificação através da criação de um pequeno conjunto de dados artificiais, a maioria dos quais os valores são zeros. Desta forma, o efeito dos pesos pode ser imediatamente lido os resultados (e os cálculos manuais são muito fáceis de fato). Respondeu 14 de maio 13 em 17: 38 Desvio Padrão Movendo Desvio Padrão Movendo é uma medida estatística da volatilidade do mercado. Ele não faz previsões de direção de mercado, mas pode servir como um indicador de confirmação. Você especifica o número de períodos a usar, eo estudo calcula o desvio padrão dos preços da média móvel dos preços. Ele é derivado calculando-se uma Média Móvel Simples n período de tempo do item de dados. Em seguida, soma os quadrados da diferença entre o item de dados e sua média móvel em cada um dos n períodos de tempo anteriores. Finalmente, divide esta soma por n e calcula a raiz quadrada deste resultado. Propriedades Período: O número de barras em um gráfico. Se o gráfico exibir dados diários, então período significa dias em gráficos semanais, o período permanecerá por semanas, e assim por diante. O aplicativo usa um padrão de 20. Aspecto: O campo Símbolo no qual o estudo será calculado. Campo é definido como Padrão, que, ao exibir um gráfico para um símbolo específico, é o mesmo que Fechar. Interpretação Os valores de Desvio Padrão aumentam significativamente quando o contrato analisado do indicador muda de valor dramaticamente. Quando os mercados estão estáveis, as baixas leituras do Desvio Padrão são normais. As baixas leituras de desvio padrão normalmente tendem a vir antes de mudanças significativas no preço. Os analistas geralmente concordam que a alta volatilidade é parte dos principais tops, enquanto a baixa volatilidade acompanha os principais fundos. Conteúdo Fonte: FutureSource Ver Outros Estudos de Análise Técnica Primary Sidebar Elevar a sua negociação Últimos Tweets Incerto sobre a volatilidade do mercado Experimente a estratégia de futuros sintéticos curto Encontrar exemplos amp que assistir aqui t. coKD0fYCMMrp Tempo atrás 14 Horas via Buffer Access oportuna amp confiável informações comerciais Um local com Inside Market Advisory Inscreva-se para a sua versão de avaliação gratuita agora t. coeJjrD5hBN0 Tempo atrás 16 Horas via Buffer Olhe sobre o ombro do Senior Broker Andrew Pawielski como os mercados abrem este Wed para aprender análise de mercado LIVE: t. cov5u092OKU3 Tempo atrás 21 Hours Via Buffer Direitos Autorais xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Todos os direitos reservados. Este material é transmitido como uma solicitação para entrar em uma transação de derivativos. Este material foi preparado por um corretor da Daniels Trading que fornece comentários sobre o mercado de pesquisa e recomendações comerciais como parte de sua solicitação de contas e solicitação de negócios, porém, a Daniels Trading não mantém um departamento de pesquisa como definido na CFTC Regra 1.71. A Daniels Trading, seus diretores, corretores e funcionários podem negociar derivativos para suas próprias contas ou para contas de terceiros. Devido a vários fatores (como tolerância ao risco, requisitos de margem, objetivos de negociação, estratégias de curto prazo versus longo prazo, análise técnica versus fundamental do mercado e outros fatores), tal negociação pode resultar no início ou na liquidação de posições que são diferentes de Ou contrária aos pareceres e recomendações nele contidos. O desempenho passado não é necessariamente indicativo do desempenho futuro. O risco de perda em contratos futuros de negociação ou opções de commodities pode ser substancial e, portanto, os investidores devem entender os riscos envolvidos na tomada de posições alavancadas e devem assumir a responsabilidade pelos riscos associados a tais investimentos e seus resultados. Você deve considerar cuidadosamente se tal negociação é adequado para você, à luz de suas circunstâncias e recursos financeiros. Você deve ler a página de divulgação de risco acessada na DanielsTrading na parte inferior da página inicial. Daniels Trading não é afiliado com nem endossa qualquer sistema de comércio, boletim informativo ou outro serviço semelhante. Daniels Trading não garante ou verificar quaisquer reivindicações de desempenho feitas por tais sistemas ou service. Announcement eu olhei para ele agora por um tempo, e realmente aprecio alguma ajuda. Eu uso stata12, e eu tenho dados de séries de tempo, eu preciso construir uma variável que será a média da variável x durante o período t-12 a t-2, eo mesmo para o desvio padrão. É possível construir um desvio padrão de rolagem que leva o valor 1 de uma variável, a segunda da variável 2. ea 11 da variável 11 e depois começa de 1. ou seria ótimo Se houver uma maneira de construir uma Variável, que é o retorno acumulado de 11 meses como este Última edição por Thomas Maurer 26 de maio de 2017, 04:49. Se as suas observações e variáveis ​​são nomeadas de uma forma consistente, presumivelmente você poderia simplesmente fazer um loop sobre conjuntos de valores necessários usando counter e um loop, então você iria definir seu i como macro local de 1 e depois aumentá-lo Com cada loop, usá-lo como identificador para a variável desejada e observação, portanto, se você tem variable1 e observation1. Você definiria variablesi e observationi. Minha compreensão é que você deseja tomar valores na tabela de forma diagonal, então com cada cálculo você está movendo uma coluna para a esquerda e uma linha para baixo. Como alternativa, seria possível criar dados de painel e, em seguida, usar procedimentos sugeridos para médias móveis em dados de painel? Kind regards, Konrad Versão: StataIC 13.1 26 May 2017, 10:48 Aqui está uma maneira de construir o retorno cumulativo: 27 de maio de 2017, 12:21 Obrigado por seus comentários, mas desde que eu sou muito novo para stata eu tenho dificuldade em entender a sintaxe ao escrever loops, o que eu preciso é um loop que irá calcular o retorno cumulativo de cada estoque, a qualquer momento durante 12 meses , E de preferência outro ciclo que irá calcular o desvio padrão de cada retorno acumulado ao longo dos 12 meses. Imagine que o retorno já é dado como uma variável. O problema com fazer isso manualmente em stat deve ser óbvio eu tenho que gerar eu acho que 12 novas variáveis ​​cada um a partir de 1 meses uma parte para calcular o cum retorna e, em seguida, o mesmo vor o stdev, e combinar que depois. Seria muito bom se alguém pudesse experimentá-lo e me fornecer algum código. 28 de maio de 2017, 02:16 Eu tentei o código, mas ele se acumula apenas para intervalos fixos de 12 meses para que ele só criar retorno acumulado para janeiro a dezembro, mas não fevereiro a janeiro e assim por diante. Além disso, cria uma nova variável cumul que é a seqüência de uma janela de retorno cumulativa fixa de 12, sempre a partir de janeiro, mas isso não é o que eu preciso. Eu preciso realmente de um loop, que não vai criar a série, mas sim o último 11o retorno cumulativo e calcular a variância dessa seqüência de retorno cumulativo, então eu tenho para cada 11 ou 12 observação de retorno ao lado de uma variável com seu retorno cumulativo e um Com a variância dessa série de retorno cumulativo. Então eu acho que stata não deve realmente gerar uma nova variável, mas fazer os cálculos dentro do loop e criar apenas duas variáveis ​​com o resultado o retorno cumulativo de t-11 para t-1 ea variância da seqüência de retorno cumulativo. E o código, infelizmente, cria o Id na base de tempo, então se minha série começa em junho, o retorno cumulativo só será calculado até dezembro, mas não por 12 meses, independentemente do mês de início. Última edição por Thomas Maurer 28 Maio 2017, 02:20. Caros usuários do Stata Estou tendo alguns problemas com o comando colapso. Desde que estou trabalhando com um modelo dinâmico (GMM) eu preciso colapso todos os meus dados em médias de 5 anos e sd. A coisa é que eu criei uma nova variável: período gen. Substituir period80 se yeargt1980 amplificador yearlt1985 substituir period85 se yeargt1985 amp yearlt1990 substituir period90 se yeargt1990 amp yearlt1995 substituir period95 se yeargt1995 amp yearlt2000 substituir period100 se yeargt2000 amp yearlt2005 substituir period105 se yeargt2005 amp yearlt2010 Então, quando eu colapso tudo por (período do país) o resultado é errado . Eu gostaria de recolhê-los por pesos (nr ou id), cada observação por ano. Eu realmente aprecio qualquer conselho. Tagged com desvio padrão Em E foram rolando, rolando rolando no rio. Hasan perguntou como ele poderia manter apenas os valores que foram calculados usando pelo menos 3 observações8221 depois de calcular o desvio padrão de 4 períodos de rolamento de um conjunto de observações. Uma solução é marcar os períodos em que as observações ausentes dentro da janela (neste caso 4) são mais do que 1, em seguida, substituir os desvios padrão calculados para esses períodos para que faltem. Duas coisas a serem observadas são: (1) rolling requer que seus dados tenham sido declarados como um conjunto de dados de séries temporais (veja tsset de ajuda). Operadores de séries temporais, tais como L. para defasagens, são permitidos. (2) A opção keep () no rolamento permite que você mantenha a variável de data, que você pode usar como um identificador na fusão de arquivos Aqui está uma ilustração (assumindo análise não-recursiva): No primeiro bloco, criamos um conjunto de dados artificiais de 20 números inteiros aleatórios uniformemente distribuídos entre 1 e 100, substituiu algumas observações por falta e disse a Stata que estamos lidando com um conjunto de dados de séries temporais. No segundo bloco, calculamos o desvio padrão do rolamento de 4 janelas. Usando a opção saving () em vez de limpar. Não substituímos os dados atuais na memória e salvamos o conjunto de dados resultante do comando rolling em f2.dta. Nós fundimos isso aos nossos dados atuais. No último bloco, geramos a tag de variável que retorna 1 se a expressão faltando (l3.v2) faltando (l2.v2) faltando (l1.v2) faltando (v2) 1 for verdadeira, isto é, se o número de observações ausentes dentro A janela de 4 períodos é mais do que 1. Caso contrário, tag é 0. Finalmente, na última linha, criamos uma nova variável sd que está faltando se o número de observações usadas em cada janela é menor que 3. Eu só aprendi sobre - Rolando-hoje. Graças a um amigo para perguntar sobre as médias móveis e desvios padrão de ontem. O problema foi como gerar uma nova variável que contém a média eo desvio padrão do período anterior. Por exemplo, os dados gerados para 1961 seriam a média e o desvio padrão para o período de 1951 a 1960. Eu sabia - pode ser usado para médias móveis, mas eu não estava ciente de um comando similar para desvios padrão, então eu Fez o seguinte exercício para o desvio padrão em movimento ontem: Criar dados hipotéticos clear set obs 50 gen ano 1951 se n1 substituir ano yearn-1 1 se n1 set semente 528 gen data1 runiform () set semente 285 gen data2 runiform () Desvio tipo ano foreach d de dados varlist que gen sd d. Local N N local i 1 local j 10 para valores k11 N qui sum d em i8217 j qui substituir sd d8217 r (sd) se n k local i i8217 1 local j j8217 1 Eu deveria ter googled primeiro. Se eu tivesse, eu deveria ter encontrado a resposta de Nick Cox8217 ao post Statalist 8220calculating o desvio padrão movente8221 por Ravi Yatawara onde sugeriu - rolling-. Remodelando os dados em formato de painel e aplicando - xtset-, agora posso usar - rolling-. Criar os mesmos dados hipotéticos como acima Organizar os dados e aplicar xtset remodelar dados longos, i (ano) j (grupo 1 2) xtset ano do grupo Calcular o desvio padrão em movimento rolling sdr (sd), janela (10) keep (group) clear: Sum data gen ano final 1 manter grupo ano sd Também é possível gerar mais de uma estatística. Por exemplo, se eu também quiser calcular a média móvel, posso escrever: rolling sdr (sd) meanr (mean), window (10) keep (group) clear: soma de dados See - help rolling - for more options. A vantagem mais importante de - rolling (além de sua simplicidade), eu acho, é que você não precisa se preocupar com a ordem dos seus dados porque - xtset - ou - tsset - já assumiu a responsabilidade por isso. Note que usando-in - no meu código desnecessário, eu tenho que ter certeza de que os dados são ordenados por ano, caso contrário eu vou estar recebendo os desvios padrão para os períodos de tempo errado. Lição: Google primeiro 8221Proud Mary8221 não 8220Rolling8221 como eu costumava pensar por Tina Turner. Passeio Uber grátis