EWXCF - Correlación ponderada exponencial

Calcula el factor de correlación usando la función de correlacicón ponderada exponencial (es decir, usando la covarianza ponderada exponencial (EWCOV) y método de volatilidad (EWMA/EWV)).

 

Sintaxis

EWXCF(X, Y, Order, Lambda, T)

X son los datos de la primera serie de tiempo univariante (un array unidimensional de celdas (Por ejemplo: filas o columnas)).

Y son los datos de la segunda serie de tiempo univariante (un array unidimensional de celdas (Por ejemplo: filas o columnas)).

Order es la orden de tiempo en la serie de datos (es decir, fecha correspondiente al 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 suavizado para el esquema de ponderación exponencial. Si falta, se asume el valor por defecto de 0.94.

T es el pronóstico de tiempo/horizonte (expresados en términos de pasos más allá del fin de lass series de tiempo X.). Si falta, se asume un valor de 1 por defecto.

 

Observaciones

  1. La serie de tiempo es homogéneo e igualmente espaciada.
  2. El dos series de tiempo deben tener tamaño y orden de tiempo idénticos.
  3. La correlación es definida como:

    $$\rho^{(xy)}_t=\frac{\sigma_t^{(xy)}}{{_x\sigma_t}\times{_y\sigma_t}} $$

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

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

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

    Donde:
    • $\rho^{(xy)}_t$ es la correlación entre X y Y en el tiempo t.
    • $\sigma_t^{(xy)}$ es la covarianza de la muestra ponderada exponencial entre X y Y en el tiempo t.
    • $_x\sigma_t$ es la volatilidad de la muestra ponderada exponencial para las series de tiempo X en el tiempo t.
    • $_y\sigma_t$ es la volatilidad de la muestra ponderada exponencial para la serie de tiempo Y en el tiempo t.
    • $\lambda$ es el factor de suavizado usado en la volatilidad ponderada exponencial y calculos de la covarianza.

Ejemplos de archivos

Referencias

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