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
- La serie de tiempo es homogenea o igualmente espaciada.
- La serie de tiempo puede incluir valores faltantes (Por ejemplo: #N/A) en cada extremo.
- 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.
- La función EWMA asume valor de volatilidad igual a cero antes de la fecha de inicio de la entrada de las series de tiempo.
- La función EWMA devuelve la volatilidad condicional o desviación estándar.
- 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).
- 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
Enlaces Relacionados
Referencias
- Hull, John C.; Options, Futures and Other DerivativesFinancial Times/ Prentice Hall (2003), pp 372-374, ISBN 1-405-886145.
- Hamilton, J .D.; Time Series Analysis, Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6.
- Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series John Wiley & SONS. (2005), ISBN 0-471-690740.
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