Matriz de correlação média móvel no Brasil

Suponha que você tem N séries de tempo (xts classe) Você pode sugerir uma maneira (por exemplo uma função existente) para calcular a correlação média de rolamento (rolando janela em movimento) Assim você tem (por exemplo) 10 séries de tempo. O primeiro passo é calcular a correlação de 60 dias entre o primeiro eo segundo, primeiro e terceiro, primeiro e quarto, e assim por diante. Segundo passo é calcular a média desse valor de correlação. Fim do primeiro ciclo. Depois de avançar de um dia e começar todo o processo (primeiro e segundo passo) Os resultados são uma série de tempo com os valores de correlação média. Alguém pode ajudar a encontrar uma maneira eficiente de fazer isso Esta é a estrutura dos meus dados: Suponha que você tenha todas as séries no quadro de dados chamado X, nas primeiras dez variáveis. Então: Se você não os tem em um quadro de dados, então eu acho que a maneira mais fácil é primeiro para fazer um quadro de dados :) - desde que sua série de tempo são todos do mesmo comprimento. Para excluir diagonal 1s da matriz de correlação você pode primeiro definir uma função que calcula a média de todos os valores abaixo da diagonal (ou acima do diag, doenst fazer a diferença): (Não testado, mas acho que shoudlwork) Correlação O coeficiente de correlação (um valor entre -1 e 1) indica quão fortemente duas variáveis ​​estão relacionadas entre si. Podemos usar a função CORREL ou o Analysis Toolpak add-in no Excel para encontrar o coeficiente de correlação entre duas variáveis. - Um coeficiente de correlação de 1 indica uma correlação positiva perfeita. À medida que a variável X aumenta, a variável Y aumenta. À medida que a variável X diminui, a variável Y diminui. - Um coeficiente de correlação de -1 indica uma correlação negativa perfeita. À medida que a variável X aumenta, a variável Z diminui. À medida que a variável X diminui, a variável Z aumenta. - Um coeficiente de correlação próximo de 0 indica ausência de correlação. Para usar o suplemento Analysis Toolpak no Excel para gerar rapidamente coeficientes de correlação entre várias variáveis, execute as etapas a seguir. 1. No separador Dados, clique em Análise de dados. Nota: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 2. Selecione Correlação e clique em OK. 3. Por exemplo, selecione o intervalo A1: C6 como o intervalo de entrada. 4. Verifique as etiquetas na primeira linha. 5. Selecione a célula A9 como o intervalo de saída. Conclusão: as variáveis ​​A e C estão positivamente correlacionadas (0,91). As variáveis ​​A e B não estão correlacionadas (0,19). As variáveis ​​B e C também não estão correlacionadas (0,11). Você pode verificar estas conclusões, olhando para o gráfico. Multivariados Exponencialmente ponderada Moving Covariance Matriz Hawkins, Douglas M. Maboudou-Tchao, Edgard M. (Associação Americana de Estatística ASQ) Universidade de Minnesota University of Central Florida Technometrics Vol. 50 No. 2 QICID: 24353 Maio 2008 pp. 155-166 Lista 10,00 Membro 5,00 POR UM TEMPO LIMITADO, O ACESSO A ESTE CONTEÚDO É GRATUITO Você precisará fazer login. Novidade na ASQ Cadastre-se aqui. Este resumo é baseado no resumo dos autores. O gráfico de média móvel ponderada exponencialmente multivariada (MEWMA) enfoca as mudanças no vetor médio, mas mudanças podem ocorrer no local ou na variabilidade da característica de qualidade multivariada correlacionada que requerem metodologias paralelas para detectar mudanças na matriz de covariância. Uma matriz de covariância móvel exponencialmente ponderada é considerada para monitorar a estabilidade da matriz de covariância de um processo. Quando usado em conjunto com a localização MEWMA, este gráfico monitora tanto a média como a variabilidade conforme exigido pelo controle de processo adequado. O gráfico geralmente supera gráficos competitivos para a matriz de covariância. Grande parte da minha pesquisa é focada nas relações dinâmicas entre os ativos no mercado (1,2,3). A média de tempo de execução (ARL), Bias, análise de regressão, covariância. Normalmente, eu uso a correlação como uma medida de dependência de relacionamento, pois seus resultados são fáceis de comunicar e entender (ao contrário da informação mútua, que é um pouco menos usada nas finanças do que na teoria da informação). No entanto, a análise da dinâmica de correlação exige que se calcule uma correlação móvel (a. k.a. com janelas, arrasto ou rolamento). As médias móveis são bem compreendidas e facilmente calculadas, levando em consideração um ativo por vez e produzindo um valor para cada período de tempo. As correlações móveis, ao contrário das médias móveis, devem levar em conta múltiplos ativos e produzir uma matriz de valores para cada período de tempo. No caso mais simples, nos preocupamos com a correlação entre dois ativos 8211, por exemplo, o SampP 500 (SPY) eo setor financeiro (XLF). Neste caso, precisamos apenas prestar atenção a um valor na matriz. No entanto, se fôssemos adicionar o setor de energia (XLE), torna-se mais difícil calcular e representar eficientemente essas correlações. Isso é sempre verdadeiro para 3 ou mais ativos diferentes. I8217ve escreveu o código abaixo para simplificar este processo (download). Primeiro, você fornece uma matriz (dataMatrix) com variáveis ​​nas colunas 8211, por exemplo, SPY na coluna 1, XLF na coluna 2 e XLE na coluna 3. Em segundo lugar, você fornece um tamanho de janela (windowSize). Por exemplo, se dataMatrix contiver minuciosamente retorna, então um tamanho de janela de 60 produziria estimativas de correlação horária à direita. Em terceiro lugar, você indica qual coluna (indexColumn) você se preocupa em ver os resultados para. No nosso exemplo, seria provável especificar a coluna 1, uma vez que isso nos permitiria observar a correlação entre (1) a SampP eo setor financeiro e (2) o SampP eo setor de energia. A imagem abaixo mostra os resultados para exatamente o exemplo acima para sexta-feira passada, 01 de outubro de 2010. ShareBookmark 2 Respostas para 8220Calculating Movendo Correlação em Matlab8221 it8217s não claro como você lida com NA. Como você calcula as correlações para índices em diferentes países onde um ponto de dados pode estar faltando devido a um feriado particular em um único país Hi Paolo, O código como I8217ve postou doesn8217t lidar com NaNs graciosamente. Você pode ver a partir desta página de documentação Matlab que você pode adicionar 82208216rows8217, 8216complete82178221 ao comando corrcoef para lidar graciosamente com o problema. Mathworkshelptechdocrefcorrcoef. html As outras alternativas são eliminar completamente essa data, interpolar ou usar um método mais sofisticado para lidar com observações ausentes. Deixe uma resposta Cancelar resposta