EWMA - Volatilidad Ponderada Exponencial

Calcula el valor estimado de la volatilidad exponencial ponderada (EWV) o la desviación estáandar.

Sintaxis

EWMA(X, Order, Lambda, T)

X
son los datos de entrada de la muestra (array de una o dos dimensiones de celdas (Por ejemplo: filas o columnas)).
Order
es el orden de tiempo en la series de datos (es decir,la fecha correspondiente del primer punto de datos (fecha más temprana = 1 (defecto), última fecha = 0)).
Orden Descripción
1 Ascendente (el primer punto de datos corresponde a la fecha más temprana) (defecto).
0 Descendente (el primer punto de datos corresponde a la última fecha).
Lambda
Se utiliza el parámetro de suavización para el esquema de ponderación exponencial. Si falta, un valor por defecto de 0.94 es asumido.
T
es el tiempo/horizonte de pronóstico (expresado términos de pasos más allá del final de la serie de tiempo X). Si fata, se asume un valor por defecto de 0.

Observaciones

  1. La serie de tiempo es homogenea o igualmente espaciada.
  2. La serie de tiempo puede incluir valores faltantes (Por ejemplo: #N/A) en cada extremo.
  3. Si el conjunto de entrada de datos no tiene un amedia de 0, la función EWMA elimina la media de los datos de su muestra a su favor.
  4. La función EWMA asume valor de volatilidad igual a cero antes de la fecha de inicio de la entrada de las series de tiempo.
  5. La función EWMA devuelve la volatilidad condicional o desviación estándar.
  6. El promedio móvil ponderado exponencial($\sigma_t$) se calcula así:

    $$\sigma_t^2=\lambda \sigma_{t-1}^2+(1-\lambda)x_{t-1}^2$$

    Donde:
    • $x_t$es el valor de las series de tiempo en el tiempo $t$.
    • $\lambda$ es el parámetro de suavizado (es decir, una constante no negativa entre 0 y 1).
  7. El tamaño de la serie de tiempo EWMA es igual a la serie de tiempo de entrada, pero con la primera observación (o la última , si la serie original se invierte) establecida para faltar (Es decir, #N/A).

Ejemplos de archivos

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Referencias

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