Desvio Padrão (Volatilidade) Desvio Padrão (Volatilidade) Introdução O desvio padrão é um termo estatístico que mede a quantidade de variabilidade ou dispersão em torno de uma média. O desvio padrão é também uma medida da volatilidade. De um modo geral, a dispersão é a diferença entre o valor real e o valor médio. Quanto maior a dispersão ou variabilidade, maior o desvio padrão. Quanto menor a dispersão ou variabilidade, menor o desvio padrão. Os cartistas podem usar o desvio padrão para medir o risco esperado e determinar a importância de certos movimentos de preços. Cálculo StockCharts calcula o desvio padrão para uma população, o que pressupõe que os períodos envolvidos representam todo o conjunto de dados, e não uma amostra de um conjunto de dados maior. As etapas de cálculo são as seguintes: Calcular o preço médio (médio) para o número de períodos ou observações. Determinar o desvio de cada período (fechar menos o preço médio). Quadrado cada desvio de period039s. Soma os desvios quadrados. Divida esta soma pelo número de observações. O desvio padrão é então igual à raiz quadrada desse número. A planilha acima mostra um exemplo para um desvio padrão de 10 períodos usando dados QQQQ. Observe que a média de 10 períodos é calculada após o 10º período e esta média é aplicada a todos os 10 períodos. Construir um desvio padrão em execução com esta fórmula seria bastante intensivo. O Excel tem uma maneira mais fácil com a fórmula STDEVP. A tabela abaixo mostra o desvio padrão de 10 períodos usando esta fórmula. Aqui é uma planilha do Excel que mostra os cálculos de desvio padrão. Valores de Desvio Padrão Os valores de desvio padrão dependem do preço da sub-segurança. Títulos com preços elevados, como o Google (550), terão valores de desvio padrão mais altos do que títulos com preços baixos, como a Intel (22). Estes valores mais elevados não são um reflexo de maior volatilidade, mas sim um reflexo do preço real. Os valores de desvio padrão são apresentados em termos que se relacionam directamente com o preço do título subjacente. Os valores históricos de desvio padrão também serão afetados se uma segurança sofrer uma grande mudança de preço ao longo de um período de tempo. Uma segurança que se mova de 10 para 50 provavelmente terá um maior desvio padrão em 50 do que em 10. No gráfico acima, a escala da esquerda se refere ao desvio padrão. A escala do desvio padrão de Google039 estende de 2.5 a 35, quando a escala de Intel funcionar de .10 a .75. As variações médias de preço (desvios) no Google variam de 2,5 a 35, enquanto as variações médias de preços (desvios) na Intel variam de 10 centavos a 75 centavos. Apesar das diferenças de alcance, os profissionais podem avaliar visualmente as mudanças de volatilidade para cada segurança. A volatilidade na Intel aumentou de abril a junho, com o desvio padrão se movimentando acima de 70 vezes. Google experimentou um aumento na volatilidade em outubro como o desvio padrão tiro acima de 30. Um teria que dividir o desvio padrão pelo preço de fechamento para comparar diretamente a volatilidade para os dois títulos. Medição de Expectativas O valor atual do desvio padrão pode ser usado para estimar a importância de um movimento ou definir expectativas. Isso pressupõe que as mudanças de preços são normalmente distribuídas com uma curva de sino clássico. Mesmo que as mudanças de preços para os títulos nem sempre são normalmente distribuídos, os cartistas ainda podem usar diretrizes normais de distribuição para avaliar a importância de um movimento de preços. Numa distribuição normal, 68 das observações estão dentro de um desvio padrão. 95 das observações se enquadram em dois desvios-padrão. 99,7 das observações estão dentro de três desvios-padrão. Usando estas diretrizes, os comerciantes podem estimar a importância de um movimento de preços. Um movimento maior do que um desvio padrão mostraria força ou fraqueza acima da média, dependendo da direção do movimento. O gráfico acima mostra a Microsoft (MSFT) com um desvio padrão de 21 dias na janela do indicador. Há cerca de 21 dias de negociação em um mês eo desvio padrão mensal foi de 0,88 no último dia. Em uma distribuição normal, 68 das 21 observações devem mostrar uma mudança de preço inferior a 88 centavos. 95 das 21 observações devem mostrar uma mudança de preço de menos de 1,76 centavos (2 x 0,88 ou dois desvios padrão). 99,7 das observações devem apresentar uma variação de preços inferior a 2,64 (3 x 0,88 ou três desvios-padrão), sendo os movimentos de preços que foram 1,2 ou 3 desvios-padrão o desvio-padrão de 21 dias é ainda bastante variável Ele flutuou entre 0,32 e 0,88 a partir de meados de agosto até meados de dezembro. Uma média móvel de 250 dias pode ser aplicado para suavizar o indicador e encontrar uma média, que é de cerca de 68 centavos. O preço movimentos maiores do que 68 centavos foram maiores do que os 250 Dia SMA do desvio-padrão de 21 dias Estes movimentos de preços acima da média indicam maior interesse que poderia prefigurar uma mudança de tendência ou marcar uma fuga Conclusões O desvio padrão é uma medida estatística de volatilidade Estes valores fornecem chartists com uma estimativa para o esperado O desvio padrão também é usado com outros indicadores, tais como bandas de Bollinger Estas bandas são definidas 2 desvios padrão acima e abaixo de uma média móvel. Movimentos que excedem as bandas são considerados significativos o suficiente para justificar a atenção. Como com todos os indicadores, o desvio padrão deve ser usado em conjunto com outras ferramentas de análise, tais como osciladores de momentum ou padrões de gráficos. Desvio padrão e SharpCharts O desvio padrão está disponível como um indicador no SharpCharts com um parâmetro padrão de 10. Esse parâmetro pode ser alterado de acordo com as necessidades de análise. Grosso modo, 21 dias equivale a um mês, 63 dias equivale a um quarto e 250 dias equivale a um ano. O desvio padrão também pode ser usado em gráficos semanais ou mensais. Os indicadores podem ser aplicados ao desvio padrão clicando em opções avançadas e adicionando uma sobreposição. Clique aqui para um gráfico ao vivo com o desvio padrão. Esta estrutura de dados é completamente imprópria para fins. Assumindo um id identificador você precisa remodelar. por exemplo. Em seguida, uma média móvel é fácil. Use tssmooth ou simplesmente gere. por exemplo. Mais sobre por que sua estrutura de dados é bastante imprópria: não só o cálculo de uma média móvel precisa de um loop (não necessariamente envolvendo egen), mas você estaria criando várias novas variáveis extras. Usá-los em qualquer análise subseqüente seria algo entre estranho e impossível. EDIT III dar um loop de amostra, enquanto não se deslocando da minha posição que é má técnica. Eu não vejo uma razão por trás de sua convenção de nomenclatura em que P1947 é um meio para 1943-1945 Eu suponho que é apenas um erro de digitação. Vamos supor que temos dados para 1913-2012. Por meio de 3 anos, perdemos um ano em cada extremidade. Isso poderia ser escrito de forma mais concisa, à custa de uma enxurrada de macros dentro de macros. Usando pesos desiguais é fácil, como acima. A única razão para usar o egen é que ele não desiste se houver faltas, o que o acima fará. Por uma questão de exaustividade, note que é fácil lidar com falhas sem recorrer a egen. E o denominador Se todos os valores estiverem em falta, este reduz-se a 0/0, ou em falta. Caso contrário, se algum valor estiver faltando, adicionamos 0 ao numerador e 0 ao denominador, que é o mesmo que ignorá-lo. Naturalmente, o código é tolerável como acima para médias de 3 anos, mas para esse caso ou para a média durante mais anos, que iria substituir as linhas acima por um loop, que é o que egen does. Below você pode ver o meu método C para calcular Bandas de Bollinger para cada ponto (média móvel, banda alta, banda descendente). Como você pode ver este método usa 2 para loops para calcular o desvio padrão móvel usando a média móvel. Usou-se conter um laço adicional para calcular a média móvel durante os últimos n períodos. Este que eu poderia remover adicionando o novo valor de ponto para totalaverage no início do loop e removendo o valor de ponto i - n no final do loop. Minha pergunta agora é basicamente: Posso remover o loop interno restante de uma maneira semelhante que eu consegui com a média móvel perguntou Jan 31 13 às 21:45 A resposta é sim, você pode. Em meados dos anos 80 desenvolvi um algoritmo (provavelmente não original) no FORTRAN para uma aplicação de monitoramento e controle de processos. Infelizmente, isso foi há mais de 25 anos e eu não me lembro das fórmulas exatas, mas a técnica foi uma extensão da de médias móveis, com cálculos de segunda ordem, em vez de apenas linear. Depois de olhar para o seu código alguns, eu acho que posso suss como eu fiz isso naquela época. Observe como seu laço interno está fazendo uma Soma de Quadrados: da mesma forma que sua média deve ter originalmente teve uma Soma de Valores As únicas duas diferenças são a ordem (seu poder 2 em vez de 1) e que você está subtraindo a média Cada valor antes de quadrá-lo. Agora que pode parecer inseparável, mas na verdade eles podem ser separados: Agora, o primeiro termo é apenas uma soma de quadrados, você lidar com isso da mesma maneira que você faz a soma de valores para a média. O último termo (k2n) é apenas a média ao quadrado vezes o período. Desde que você divide o resultado pelo período anyway, você pode apenas adicionar o quadrado médio novo sem o laço extra. Finalmente, no segundo termo (SUM (-2vi) k), uma vez que SUM (vi) kn total você pode então mudá-lo para isso: ou apenas -2k2n. Que é -2 vezes a média ao quadrado, uma vez que o período (n) é dividido novamente. Assim, a fórmula combinada final é: (certifique-se de verificar a validade deste, uma vez que estou derivando-lo fora do topo da minha cabeça) E incorporando em seu código deve ser algo como isto: O problema com as abordagens que calculam a soma dos quadrados É que ele eo quadrado de somas pode ficar bastante grande, eo cálculo de sua diferença pode introduzir um erro muito grande. Então vamos pensar em algo melhor. Por que isso é necessário, veja o artigo da Wikipédia sobre Algoritmos para computação de variância e John Cook sobre a explicação teórica para resultados numéricos) Primeiro, em vez de calcular o stddev permite focar a variância. Uma vez que temos a variância, stddev é apenas a raiz quadrada da variância. Suponha que os dados estão em uma matriz chamada x rolando uma janela de tamanho n por um pode ser pensado como removendo o valor de x0 e adicionando o valor de xn. Vamos denotar as médias de x0..xn-1 e x1..xn por e respectivamente. A diferença entre as variâncias de x0..xn-1 e x1..xn é, depois de cancelar alguns termos e aplicar (ab) (ab) (ab): Portanto, a variância é perturbada por algo que não exige que você mantenha a Soma de quadrados, o que é melhor para precisão numérica. Você pode calcular a média e a variância uma vez no início com um algoritmo apropriado (método de Welfords). Depois disso, cada vez que você tem que substituir um valor na janela x0 por outro xn você atualiza a média e variância como este: Obrigado por isso. Eu usei-o como a base de uma implementação em C para o CLR. Descobri que, na prática, você pode atualizar tal que newVar é um número negativo muito pequeno, eo sqrt falhar. Eu introduzi um if para limitar o valor para zero para este caso. Não idéia, mas estável. Isso ocorreu quando cada valor na minha janela tinha o mesmo valor (eu usei um tamanho de janela de 20 eo valor em questão foi 0,5, no caso de alguém queira tentar reproduzir isso.) Ndash Drew Noakes Jul 26 13 às 15:25 Ive Usado commons-math (e contribuiu para que a biblioteca) para algo muito semelhante a este. Sua fonte aberta, portar para C deve ser fácil como loja-comprou pie (você já tentou fazer uma torta do zero). Confira: commons. apache. org/math/api-3.1.1/index. Eles têm uma classe StandardDeviation. Vá para a cidade respondeu Jan 31 13 at 21:48 You39re bem-vindo Lamento não ter a resposta que você está procurando. Eu definitivamente didn39t significa sugerir portar toda a biblioteca Apenas o código mínimo necessário, que deve ser algumas centenas de linhas ou assim. Note que eu não tenho idéia do que legal / restrições de direitos autorais apache tem sobre esse código, assim you39d tem que verificar isso. No caso de você persegui-lo, aqui está o link. Assim que Variance FastMath ndash Jason Jan 31 13 em 22:36 A informação mais importante já foi dada acima --- mas talvez este ainda é de interesse geral. Uma pequena biblioteca Java para calcular a média móvel eo desvio padrão está disponível aqui: github / tools4j / meanvar A implementação é baseada em uma variante do método Welfords mencionado acima. Métodos para remover e substituir os valores foram derivados que podem ser usados para mover o valor windows. Announcement 04 Nov 2014, 19:36 Caros todos, Estou trabalhando com um conjunto de dados do painel desequilibrado onde o painel var é o número do fundo eo tempo var é o mês. Assim, eu estou trabalhando com séries de tempo mensais, mas com lacunas. O que eu quero é calcular a taxa de Sharpe de 3 anos e também o jensens alfa de 3 anos para cada fundo. Então, se eu estou no ano de 1992 eu gostaria de calcular a relação de Sharpe para aquele ano usando as observações mensais dos anos 1992 1991 1990. Para fazer isso eu preciso a média e sd dos retornos excedentes de cada fundo durante esse período. Além disso, eu gostaria de estimar o Jensens Alpha executando o modelo CAPM usando novamente as observações mensais dos anos 1992 1991 1990. Para fazer isso eu poderia usar o comando statsby e usar os coeficientes de uma regressão em execução durante esse período. I haved tentou acessar muitos comandos como rollreg, movavg, ma etc e também alguns moradores com foreach / forvalues mas não podem utilizá-los como eu não tenho um painel equilibrado e eu não quero eliminar fundos porque eu poderia ter um ou dois lacunas. Este é um exemplo do meu dataset o ano mês mktrf smb hml umd ExcessR s ---------------------------------- ----------------------------------------- 2 1997 1. 2 1997 2 -. 0049 -0,0261 0,0469 -0,0204. 2 1997 3 -0,0503 -,0032 0,0386 0,0094 -0,0181431 2 1997 4 0,0404 -,0519 -0,0102 0,0489 0,0117428 2 1997 5 0,0674 0,0483-0438-0519 0,0372053 ---- -------------------------------------------------- --------------------- 2 1997 6 .041 .015 .0072 .0259 .0310222 2 1997 7 .0733 -.0252 -.0013 .0384 .0402394 2 1997 8 -.0415 .0734 .0137 -.0252 -0292168 2 1997 9 .0535 .0268 -.0025 .0145 .0381404 2 1998 1 .0015 -.0094 -.0207 .001 .0056473 ------ -------------------------------------------------- ------------------- 2 1998 2 .0703 .0032 -.0086 -.011 .0395531 2 1998 3 .0476 -.0099 .0123 .0214 .0277491 2 1998 4 .0073 .0048 .0027 .0078 .0005439 2 1998 5 -.0307 -.0354 .0412 .0189 -.0093562 2 1998 6 .0318 -.0315 -.0222 .0726 .002362 -------- -------------------------------------------------- ----------------- 2 1998 7 -.0246 -.0492 -.0115 .0371 -.0232616 2 1998 8-.I608 -.0575 .0524 .0187 -.091043 2 1998 9 .0615 -.0015 -.0388 -.0063 .0222817 2 1998 10 .0713 -0.32 -.0277 -.0535 .0311223 2 1998 11 .061 .0114 -.0343 .0118 .0300834 ---- -------------------------------------------------- --------------------- 2 1998 12 .0616 -.003 -0,047 .0904 .0168859 7 1994 1 .0287 .0014 .021 .0001 .0183894 7 1994 2 -0,0256 0,0272 -0,0141 -,0026 -0,0170168 7 1994 3 -0,0478-0096,0134 -0,132 -0,0656004 7 1994 4,0068-0091,0169 0,0041 -,0032034 - -------------------------------------------------- ----------------------- 7 1994 5 .0058 -0.0201 .0018 -.0216 -.0093189 7 1994 6 -.0303 -.0048 .0168 -0083 -0506594 7 1994 7 .0282 -0,0178 0,0098 .0019 .0199595 7 1994 8 .0401 .0145 -.0347 .0154 .0419298 7 1994 9 -.0231 .0268 -.0181 .0131 -.0135341 -------------------------------------------------- ------------------------- 7 1994 10 .0134 -0.022 -.0236 .0145 .0129598 7 1994 11 -.0404 -.0017 - .0005 -.0019 -.0433825 7 1994 12 .0086 .0005 .0026 .035 .0152948 05 Nov 2014, 11:35 Muito obrigado por suas postagens. Quanto à relação sharpe este é o código que eu escrevi e resolvo meu problema. Gen MeanVWExcRetGr. Class crspfundno ryear mês forval i1990 (1) 2013 local mi-2 por crspfundno. Egen Meanimean (VWExcRetGr) se ryearlti amp ryeargtm substituir MeanVWExcRetGrMeani if ryeari Não é perfeito, mas eu tenho os meus meios em uma coluna agora, então cada ano eu tenho o mesmo valor de rolling mean dentro das minhas observações mensais (egen). Estou dizendo que não é perfeito, porque dentro dos comandos eu não especificar que eu quero média dos valores apenas no caso que eu tenho 3 anos de observações. Assim, também calcula a média no caso em que tenho 2 anos de observações. A boa notícia é que eu posso eliminar-me essas observações. Eu posto o acima, porque eu quero que você entenda o que eu preciso exatamente. Eu quero ter o alfa e beta, cada um em uma coluna para que eu possa usá-los para regredir-los em outras variáveis. Por conseguinte, no ano de 1995 para o fundo nº 100, que tem 11 observações mensais, por exemplo, quero que a produção alfa da regressão capm / 4 factor capm de 3 anos (1995,1994,1993) seja repetida no 11 linhas-células da coluna alfa. O mesmo se aplica para beta. Eu apliquei o código Mata com algumas alterações egen g group (crspfundno) gen alpha. Mata mata stview (crspfundno. Quotcrspfundno quot) stview (st. quotryearquot) Stview stview stview stview stview stview stview stview (g. (P) i) para (opi, 2 ogtpi, 1 o-) y J (1,1 ,.) XJ (1,5) ,.) B. Para (para tgtpi, 1 t-) se (ir, 1 gt, 1 amp ryearo, 1-ryeart, 1 lt 2) yy VWExcRetGrt, 1 XX (mktrft, 1, smbt, 1, hmlt, 1, umdt, 1 , 1) yy (2..rows (y)) ,. XX (2..vertos (X)) ,. Se (linhas (y) gt6) b invsym (cross (X, X)) cross (X, y) alphao, 1 b5,1 final, mas o resultado é este e não inclui beta também. Pode por favor ajudar-me fundar ano g alfa 5487 2001 1 478 -.0045781 5487 2001 2 478 -.0049922 5487 2001 3 478 -.0044039 5487 2001 4 478 -.0058963 5487 2001 5 478 -.0057021 5487 2001 6 478 - .0037893 5487 2001 7 478 -.0046226 5487 2001 8 478 -.0027665 5487 2001 9 478 -.0037288 5487 2002 1 478 .0009866 5487 2002 2 478 .0019246 5487 2002 3 478 .0019994 5487 2002 4 478 .002021 5487 2002 5 478 .0019815 5487 2002 7 478 .0037848 5487 2002 8 478 .0035144 5487 2002 9 478 .003802 5487 2002 10 478 .0012915 5487 2002 11 478 .0016832 5487 2002 12 478 .0015888 Não sei se Eu entendo você. No entanto, repetindo o conselho no tópico ao qual eu o referi anteriormente sobre não usar o código Mata enquanto o código Stata está disponível, aqui está um código adaptado a partir desse thread que fará a regressão em rotação. Levará muito tempo se você tiver um grande conjunto de dados. Deixe-me saber se você leva muito tempo. Eu recomendo que você verifique os resultados. 06 Nov 2014, 08:51 Para Abraham: Realmente rápido código Mata. I apenas necessário 1 minutos em vez de 2 horas. Além disso, ele funciona melhor, uma vez que dá volta valores faltantes se eu tiver apenas um ano de observação. Muito obrigado. Uma última pergunta. Se eu precisar da regressão capm, isso significa que apenas VWExcRetGr e mktrf, mas não o smb hml umd, é assim que o código deve ser como gen Alpha. Gen bMktrf. mata mata claras stview (crspfundno. quotcrspfundnoquot) stview (ryear. quotryearquot) stview (VWExcRetGr. quotVWExcRetGrquot) stview (mktrf. quotmktrfquot) stview (Alpha. quotAlphaquot) stview (bMktrf. quotbMktrfquot) p panelsetup (crspfundno, 1) para (iltrows i1 (P) i) para (opi, 1 oltpi, 2 o) y VWExcRetGro, 1 X (mktrfo, 1, 1) b. for (tpi, 1 tltpi, 2 t) se (a crspfundnoo amp, 1 crspfundnot, 1 amp (ryearo, 1 - ryeart, 1 lt 2) amp ryearo, 1 gt ryeart, 1) VWExcRetGrt aa, 1 XX (mktrft, 1 1) if (linhas (y) gt6) b invsym (cruz (X, X)) cruzar (X, y) Alphao, 1 b2,1 bMktrfo, 1 b1,1 No seu código, você calcula o desvio padrão por país e Indústria (usando resumir) mas, em seguida, substituir esse valor em SDx de outros coutries (no loop interno). É isso que você quer fazer Eu escrevi o código Mata assumindo que você deseja calcular o desvio padrão por país e indústria. Se você quiser calcular por país e indústria que você precisa para adicionar: Aqui está o código Mata (ele calcula o desvio padrão também quando a janela é inferior a 4 anos): Eu só aprendi sobre o rolamento hoje. Graças a um amigo para perguntar sobre as médias móveis e desvios padrão de ontem. O problema foi como gerar uma nova variável que contém a média eo desvio padrão do período anterior. Por exemplo, os dados gerados para 1961 seriam a média e o desvio padrão para o período de 1951 a 1960. Eu sabia - pode ser usado para médias móveis, mas eu não estava ciente de um comando similar para desvios padrão, então eu fez o seguinte exercício para o desvio padrão em movimento ontem: / Criar dados hipotéticos / set obs clara 50 gen ano 1951 se n1 substituir ano anseiam-1 1 se n1 conjunto de sementes 528 gen data1 runiform () definir semente 285 gen data2 runiform () / Calcular movimento de desvio padrão / ano de classificação foreach d de dados varlist qui gen sd d. Local N N local i 1 local j 10 forvalues k11 / N que soma d em i8217 / j qui substituir sd d8217 r (sd) se n k local i i8217 1 local j j8217 1 Eu deveria ter googled primeiro. Se eu tivesse, eu teria encontrado a resposta de Nick Cox8217 ao post Statalist 8220calculating o desvio padrão movente8221 por Ravi Yatawara onde sugeriu - rolling-. Remodelando os dados em formato de painel e aplicando - xtset-, agora posso usar - rolling-. / Criar os mesmos dados hipotéticos como acima / / Organizar os dados e aplicar xtset / remodelar dados longos, i (ano) j (grupo 1 2) xtset ano group / Calcular móveis desvio padrão / rolando SDR (sd), a janela (10) Manter (grupo) claro: dados de soma gen ano final 1 manter grupo ano sd Também é possível gerar mais de uma estatística. Por exemplo, se eu também quiser calcular a média móvel, posso escrever: rolling sdr (sd) meanr (mean), window (10) keep (group) clear: soma de dados See - help rolling - para mais opções. A vantagem mais importante de - rolling (além de sua simplicidade), eu acho, é que você não precisa se preocupar com a ordem dos seus dados porque - xtset - ou - tsset - já assumiu a responsabilidade por isso. Note que usando - in - no meu código desnecessário, eu tenho que ter certeza de que os dados são ordenados por ano, caso contrário eu vou estar recebendo os desvios padrão para os períodos de tempo errado. Lição: Google primeiro 8221Proud Mary8221 não 8220Rolling8221 como eu costumava pensar por Tina Turner. Rolando não é a maneira mais eficiente de geração de uma média móvel de desvio padrão, porque (i) é uma função 8220destructive8221 que muda seu conjunto de dados, (ii) não lidar com valores em falta correctamente (por exemplo, ele irá calcular a média de 108.221,822115 como 8,33 Considerando que deveria ser 8220.8221 na minha opinião) e (iii) não é muito eficiente (leva muito tempo para executar em painéis longos). Eu sugiro que você use mvsumm e mvcorr (use findit para instalá-los). Um exemplo: no ano // configura tsfill xtset id painel, completo // necessário para mvsumm mvsumm VAR, stat (média) vitória (3) gen (meanVAR) end // irá gerar uma média móvel de 3 anos da VAR variável e vontade coloque este valor no último ano da janela considerado mvcorr VAR1 VAR2, ganhar (5) gen (corVARS) end // irá gerar uma correlação móvel de 5 anos entre as duas variáveis VAR1 e VAR2 e vai colocar esse valor na último ano Da janela considerada Pontos válidos, mas os comandos mv não produzem uma solução para um sd rolando .. oi, eu tenho uma experiência de meses com Stata. Eu tenho executado principalmente modelos logisitc e probit. Agora estou a ponto de fazer estimativa de fora da amostra e bondade de ajuste (principalmente MSE). I8217ve executar rolamento recursivamente adicionando uma observação de cada vez e produzir uma estimativa de cada vez e ter sido bem sucedida gerar os parâmetros de coeficiente. O último passo é gerar valores preditos e resíduos. não há uma maneira para isso por que não criar um programa de comandos simples é uma maneira de usar - rolling - sem deixar cair toda a i8217m pedir Motivo de dados é que i8217m tentando calcular rolando devitiations padrão de uma variável em um grande painel desequilibrado, e Preferiria evitar ter que re-mesclar os resultados de volta para o banco de dados principal8230 Como você usaria este comando para dados de painel Eu tenho 200 países e dados de 1960-2009 e eu preciso calcular um std de 5 períodos de movimento. Dev. Para estes dados. Ele funciona bem para um único país, mas quando eu tento escrever um arquivo do para vários países não funciona Obrigado Oi, Ghazal. Eu acho que uma vez que você tem - xtset - seus dados, - rolling - irá calcular o movimento sd por país para uma janela especificada (por exemplo, 5). Posso estar errado. Mitch você está certo que funcionou muito bem Eu tive que remodelar meus dados primeiro Free Uber ride
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