Dynamische Panel Daten Gleitenden Durchschnitt

Die zuverlässigste Indikator You039ve nie gehört John R. McGinley ist ein Certified Market Technician. Ehemaliger Herausgeber der Market Technicians Assn. Zeitschrift für Technische Analyse und Erfinder der McGinley Dynamic. Im Rahmen der gleitenden Durchschnitte in den 1990er Jahren suchte McGinley einen reaktionsfähigen Indikator auf, der automatisch auf die Rohdaten besser reagieren würde als einfache oder exponentielle gleitende Durchschnittswerte. SMA vs. EMA Simple Moving Averages (SMA) glatt Preis-Aktion durch die Berechnung der Vergangenheit Schlusskurse und dividiert durch die Anzahl der Perioden. Um einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Die Schlusskurse der letzten 10 Tage addieren und durch 10 dividieren. Je glatter der gleitende Durchschnitt, desto langsamer reagiert er auf die Preise. Ein 50-Tage gleitender Durchschnitt bewegt sich langsamer als ein 10-Tage gleitender Durchschnitt. Ein 10- und 20-Tage gleitender Durchschnitt kann manchmal eine Volatilität der Preise erfahren, die es schwieriger machen können, Preisaktionen zu interpretieren. In diesen Zeiträumen können Fehlsignale auftreten, die Verluste verursachen, weil die Preise dem Markt zu weit voraus sind. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) reagiert auf die Preise viel schneller als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Dies liegt daran, dass die EMA mehr Gewicht auf die neuesten Daten als die älteren Daten. Es ist ein guter Indikator für die kurzfristige und eine gute Methode, um kurzfristige Trends zu erfassen, weshalb Händler sowohl einfache als auch exponentielle Bewegungsdurchschnitte gleichzeitig für Ein - und Ausgänge verwenden. Trotzdem kann es auch die Daten hinter sich lassen. Das Problem mit sich bewegenden Durchschnitten In seiner Forschung der bewegten Durchschnitte, die viel weiter ging als die grundlegenden Beispiele, die bereits gezeigt wurden, fand McGinley, daß bewegliche Durchschnitte viele Probleme hatten. Das erste Problem war, dass sie unangemessen angewendet wurden. Gleitende Mittelwerte in verschiedenen Perioden arbeiten mit unterschiedlichem Ausmaß in verschiedenen Märkten. Zum Beispiel, wie kann man wissen, wann man einen 10-Tage zu einem 20- bis 50-Tage gleitenden Durchschnitt in einem schnellen oder langsamen Markt zu verwenden. Um das Problem der Wahl der Länge des gleitenden Durchschnitts, die auf den aktuellen Markt zutrifft, zu lösen, passt sich der McGinley Dynamic automatisch der Geschwindigkeit des Marktes an. McGinley glaubt, dass gleitende Mittelwerte nur als Glättungsmechanismus und nicht als Handelssystem oder Signalgenerator verwendet werden sollten. Es ist ein Trendmonitor. Aber ein 10-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt ist um fünf Tage oder die Hälfte seiner Länge ausgeschaltet. Die Chancen sind gut, dass die große Verschiebung der Preise bereits am fünften Tag eines 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt aufgetreten ist. Darüber hinaus sollte ein 10-Tage gleitenden Durchschnitt richtig aufgetragen werden fünf Tage vor dem aktuellen Datum. Zudem konnte McGinley feststellen, dass die gleitenden Durchschnittswerte den Preisen nicht folgen konnten, da es häufig zu großen Trennungen zwischen Preisen und gleitenden Durchschnittslinien kam. McGinley suchte, diese Probleme zu beseitigen, indem er einen Indikator ermittelte, der Preise näher umrissen, Preisabtrennung und whipsaws vermeiden würde und Preise automatisch in schnellen oder langsamen Märkten folgen würde. McGinley Dynamic Das tat er mit der Erfindung des McGinley Dynamic. Die Formel ist: Die McGinley Dynamic sieht aus wie eine gleitende durchschnittliche Linie, aber es ist ein Glättungsmechanismus für die Preise, die sich herausstellen, weit besser als jeder gleitende Durchschnitt. Es minimiert Preisabstand, Preis whipsaws und Umarmungen Preise viel mehr eng. Und es tut dies automatisch, da dies ein Faktor der Formel ist. Aufgrund der Berechnungen beschleunigt sich die Dynamic Line in den Märkten, da sich die Preise nach wie vor langsamer in den Märkten bewegen. Man möchte schnell sein, in einem Down-Markt zu verkaufen, aber fahren ein bis Markt so lange wie möglich. Die Konstante N bestimmt, wie eng der Dynamic den Index oder den Bestand verfolgt. Wenn man einen 20-Tage gleitenden Durchschnitt emuliert, verwenden Sie beispielsweise einen N-Wert, der halb so groß ist wie der gleitende Durchschnitt oder in diesem Fall 10. Er vermeidet Whipsaws, weil die Dynamic Line automatisch die Preise in jedem Markt schnell oder langsam verfolgt Ein Lenkmechanismus, der an den Preisen orientiert bleibt, wenn Märkte beschleunigen oder verlangsamen. Man kann sich auf Handelsentscheidungen berufen, doch McGinley hat das Dynamic 1997 als Marktinstrument und nicht als Handelsindikator erfunden. Fazit Ob es sich um ein Werkzeug oder Indikator handelt, das McGinley Dynamic ist ein faszinierendes Instrument, das von einem Markttechniker erfunden wurde, der Märkte und Indikatoren seit fast 40 Jahren verfolgt und studiert hat. Für weitere Informationen über Indikatoren und Markt-Tools, werfen Sie einen Blick auf unsere technische Analyse Tutorial. Stata: Datenanalyse und statistische Software Nicholas J. Cox, Durham Universität, Großbritannien Christopher Baum, Boston College egen, ma () und seine Grenzen Statarsquos am deutlichsten Befehl zur Berechnung der gleitenden Mittelwerte ist die ma () - Funktion von egen. Bei einem Ausdruck wird ein gleitender Durchschnitt für diesen Ausdruck erstellt. Standardmäßig wird als 3. genommen, muss ungerade sein. Allerdings kann, wie der manuelle Eintrag angibt, egen, ma () nicht mit varlist kombiniert werden:. Und aus diesem Grund ist es nicht auf Paneldaten anwendbar. In jedem Fall steht er außerhalb des Satzes von Befehlen, die speziell für Zeitreihen geschrieben werden, siehe Zeitreihen für Details. Alternative Ansätze Zur Berechnung von Bewegungsdurchschnitten für Paneldaten gibt es mindestens zwei Möglichkeiten. Beide hängen davon ab, dass der Dataset vorher tsset wurde. Das ist sehr viel wert: nicht nur können Sie sich immer wieder spezifizieren Panel variabel und Zeit variabel, aber Stata verhält sich intelligent jede Lücken in den Daten. 1. Schreiben Sie Ihre eigene Definition unter Verwendung von Zeitreihenoperatoren wie L. und F. Geben Sie die Definition des gleitenden Durchschnitts als Argument für eine generierte Anweisung an. Wenn Sie dies tun, sind Sie natürlich nicht auf die gleich gewichteten (ungewichteten) zentrierten Bewegungsdurchschnitte beschränkt, die von egen, ma () berechnet wurden. Zum Beispiel würden gleich gewichtete Dreiphasenbewegungsdurchschnitte gegeben und einige Gewichte können leicht angegeben werden: Sie können natürlich einen Ausdruck wie log (myvar) anstelle eines Variablennamens wie myvar angeben. Ein großer Vorteil dieses Ansatzes ist, dass Stata automatisch das Richtige für Paneldaten macht: führende und nacheilende Werte werden in Panels ausgearbeitet, genauso wie Logik diktiert. Der bemerkenswerteste Nachteil ist, dass die Befehlszeile ziemlich lang werden kann, wenn der gleitende Durchschnitt mehrere Begriffe beinhaltet. Ein anderes Beispiel ist ein einseitiger gleitender Durchschnitt, der nur auf vorherigen Werten basiert. Dies könnte nützlich sein für die Erzeugung einer adaptiven Erwartung dessen, was eine Variable nur auf Informationen basieren wird: was könnte jemand prognostizieren für den aktuellen Zeitraum auf der Grundlage der letzten vier Werte, mit einem festen Gewichtungsschema (A 4-Periode Verzögerung sein könnte Besonders gebräuchlich mit vierteljährlichen Zeitreihen.) 2. Verwenden Sie egen, filter () von SSC Verwenden Sie den benutzerdefinierten egen function filter () aus dem egenmore package auf SSC. In Stata 7 (aktualisiert nach dem 14. November 2001) können Sie dieses Paket installieren, nachdem egenmore auf die Details zu filter () hingewiesen hat. Die beiden obigen Beispiele würden gerendert (In diesem Vergleich ist der generierte Ansatz vielleicht transparenter, aber wir sehen ein Beispiel des Gegenteils in einem Moment.) Die Lags sind eine Numliste. Führt zu negativen Verzögerungen: In diesem Fall verlängert sich -11 auf -1 0 1 oder Blei 1, verzögert 0, Verzögerung 1. Die Koeffizienten, eine weitere Numliste, multiplizieren die entsprechenden nacheilenden oder führenden Elemente: In diesem Fall sind diese Elemente F1.myvar . Myvar und L1.myvar. Der Effekt der Normalisierungsoption besteht darin, jeden Koeffizienten durch die Summe der Koeffizienten zu skalieren, so daß die Koeffizienten von 13 13 13 und coef (1 2 1) normalisiert sind, äquivalent zu Koeffizienten von 14 12 14 ist Sie müssen nicht nur die Verzögerungen, sondern auch die Koeffizienten angeben. Da egen, ma () den gleich gewichteten Fall liefert, ist der Hauptgrund für egen, filter (), den ungleich gewichteten Fall zu unterstützen, für den Sie Koeffizienten angeben müssen. Es könnte auch gesagt werden, dass die verpflichtenden Benutzer, um Koeffizienten angeben ist ein wenig mehr Druck auf sie zu denken, welche Koeffizienten sie wollen. Die wichtigste Rechtfertigung für gleiche Gewichte ist, wir schätzen, Einfachheit, aber gleiche Gewichte haben miese Frequenzbereich Eigenschaften, um nur eine Erwägung zu erwähnen. Das dritte Beispiel oben könnte entweder von denen ist nur so kompliziert wie die Generierung Ansatz. Es gibt Fälle, in denen egen, filter () eine einfachere Formulierung ergibt als erzeugen. Wenn Sie einen neun-term-Binomialfilter suchen, der von den Klimatologen als nützlich empfunden wird, dann sieht es vielleicht weniger schrecklich aus und ist leichter zurecht zu kommen. Genau wie beim generierten Ansatz funktioniert egen, filter () ordnungsgemäß mit Panel-Daten. Tatsächlich hängt es, wie oben erwähnt, davon ab, daß der Dataset vorher tsset wurde. Eine grafische Spitze Nach der Berechnung Ihrer gleitenden Durchschnitte werden Sie wahrscheinlich einen Graphen betrachten wollen. Der benutzerdefinierte Befehl tsgraph ist schlau um Tsset-Datasets. Installieren Sie es in einem up-to-date Stata 7 von ssc inst tsgraph. Was ist mit der Teilmenge mit if Keine der obigen Beispiele verwenden, wenn Einschränkungen. In der Tat egen, ma () wird nicht zulassen, wenn angegeben werden. Gelegentlich Menschen wollen verwenden, wenn bei der Berechnung der gleitenden Durchschnitte, aber seine Verwendung ist ein wenig komplizierter als es normalerweise ist. Was würden Sie von einem gleitenden Durchschnitt erwarten? Lassen Sie uns zwei Möglichkeiten identifizieren: Schwache Interpretation: Ich möchte keine Ergebnisse für die ausgeschlossenen Beobachtungen sehen. Starke Interpretation: Ich möchte nicht, dass Sie die Werte für die ausgeschlossenen Beobachtungen verwenden. Hier ist ein konkretes Beispiel. Angenommen, infolge einer Bedingung sind die Beobachtungen 1-42 eingeschlossen, aber nicht die Beobachtungen 43 an. Aber der gleitende Durchschnitt für 42 wird unter anderem von dem Wert für die Beobachtung 43 abhängen, wenn der Mittelwert sich nach hinten und vorne erstreckt und eine Länge von mindestens 3 hat, und er wird in einigen Fällen von einigen der Beobachtungen 44 abhängen. Unsere Vermutung ist, dass die meisten Menschen für die schwache Interpretation gehen würde, aber ob das korrekt ist, egen, filter () nicht unterstützt, wenn entweder. Sie können immer ignorieren, was Sie donrsquot wollen oder sogar unerwünschte Werte auf fehlende danach mit replace setzen. Eine Notiz über fehlende Ergebnisse an den Enden der Serie Da gleitende Mittelwerte Funktionen von Lags und Leads sind, erzeugt eMe () fehlende Stellen, wo die Lags und Leads nicht existieren, am Anfang und Ende der Reihe. Eine Option nomiss zwingt die Berechnung der kürzeren, nicht beanspruchten gleitenden Mittelwerte für die Schwänze. Im Gegensatz dazu weder erzeugen noch egen, filter () macht oder erlaubt, etwas Besonderes, um fehlende Ergebnisse zu vermeiden. Wenn einer der für die Berechnung benötigten Werte fehlt, fehlt dieses Ergebnis. Es ist bis zu den Benutzern zu entscheiden, ob und welche Korrekturchirurgie für solche Beobachtungen erforderlich ist, vermutlich nach Betrachtung des Datensatzes und unter Berücksichtigung aller zugrunde liegenden Wissenschaft, die gebracht werden können, zu tragen. Stata: Datenanalyse und statistische Software Dynamische Panel-Daten (DPD) Analyse Stata verfügt über eine Reihe von Tools für die dynamische Analyse von Paneldaten: xtabond implementiert den Arellano - und Bond-Schätzer, der Momentzustände verwendet, bei denen die abhängigen Variablen und die ersten Differenzen der exogenen Variablen Instrumente für die erste differenzierte Gleichung sind. Xtdpdsys implementiert die Arellano und BoverBlundell und Bond System Schätzer, die die xtabond Moment Bedingungen und Moment Bedingungen, in denen verzögerte erste Unterschiede der abhängigen Variable sind Instrumente für die Ebenengleichung verwendet. Xtdpd. Für fortgeschrittene Benutzer, ist eine flexiblere Alternative, die Modelle mit niedrigen gleitenden durchschnittlichen Korrelationen in den idiosynkratischen Fehlern und vorbestimmten Variablen mit einer komplizierteren Struktur passen kann, als mit xtabond und xtdpdsys erlaubt. Mit den Tools zur Nachschätzung können Sie auf die serielle Korrelation in den ersten differenzierten Residuen testen und die Gültigkeit der übereinstimmenden Einschränkungen testen. Aufbauend auf der Arbeit von Layard und Nickell (1986) passten Arellano und Bond (1991) ein dynamisches Modell der Arbeitsnachfrage an eine unausgeglichene Gruppe von Firmen im Vereinigten Königreich an. Zuerst modellieren wir die Beschäftigung auf Löhne, Kapitalstock, Industrieproduktion, Jahrdummies und einem Zeittrend, einschließlich eines Arbeitskräftemangels und zwei Verzögerungen der Löhne und des Kapitalstocks. Wir verwenden den einstufigen ArellanondashBond-Schätzer und fordern ihre robuste VCE an: Weil wir eine Verzögerung von n in unserem Regressionsmodell eingeschlossen haben, verwendet xtabond die Verzögerungen 2 und zurück als Instrumente. Unterschiede der exogenen Variablen dienen auch als Instrumente. Hier setzen wir unser Modell um und verwenden stattdessen xtdpdsys, so dass wir die Schätzungen von ArellanondashBoverBlundellndashBond erhalten können: Der Vergleich der Fußzeilen der beiden Befehle rsquo veranschaulicht den Schlüsselunterschied zwischen den beiden Schätzern. Xtdpdsys enthalten die verzögerten Differenzen von n als Instrumente in der Ebenengleichung xtabond nicht. Die Momentenbedingungen dieser GMM-Schätzer sind nur gültig, wenn es keine serielle Korrelation bei den idiosynkratischen Fehlern gibt. Da die erste Differenz des weißen Rauschens zwangsläufig autokorreliert ist, müssen wir uns nur mit der zweiten und höheren Autokorrelation beschäftigen. Wir können estat abond verwenden, um auf Autokorrelation zu testen: Referenzen Arellano, M. und S. Bond. 1991. Einige Tests der Spezifikation für Paneldaten: Monte Carlo Beweise und eine Anwendung auf Beschäftigungsgleichungen. Der Bericht der ökonometrischen Studien 58: 277ndash297. Layard, R. und S. J. Nickell. 1986. Arbeitslosigkeit in Großbritannien. Economica 53: 5121ndash5169.