Berechnen Exponentiell Gewichtet Gleitend Durchschnittlich In Excel

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte an den tatsächlichen Datenpunkten. Berechnen Historische Volatilität mit EWMA Volatilität ist die am häufigsten verwendete Maß für das Risiko. Die Volatilität in diesem Sinne kann entweder eine historische Volatilität (eine aus früheren Daten beobachtete) oder eine Volatilität (beobachtet aus Marktpreisen von Finanzinstrumenten) sein. Die historische Volatilität kann auf drei Arten berechnet werden: Einfache Volatilität, exponentiell gewichtetes Wachstum Durchschnitt (EWMA) GARCH Einer der großen Vorteile von EWMA ist, dass es mehr Gewicht auf die jüngsten Erträge bei der Berechnung der Renditen gibt. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie die Volatilität mit EWMA berechnet wird. Wenn wir die Aktienkurse anschauen, können wir die täglichen logarithmischen Renditen unter Verwendung der Formel ln (P i P i-1) berechnen, wobei P für jedes steht Tage Schlusskurs der Aktie. Wir müssen das natürliche Protokoll verwenden, weil wir die Renditen kontinuierlich erweitern wollen. Wir haben jetzt täglich Rücksendungen für die gesamte Preisreihe. Schritt 2: Platzieren Sie die Rückkehr Der nächste Schritt ist die nehmen das Quadrat der langen Rückkehr. Dies ist tatsächlich die Berechnung der einfachen Varianz oder der Volatilität, die durch die folgende Formel dargestellt wird: Hier steht u für die Rendite und m für die Anzahl der Tage. Schritt 3: Gewichte Zuweisen Gewichte zuweisen, so dass die jüngsten Renditen ein höheres Gewicht haben und ältere Renditen weniger Gewicht haben. Dazu benötigen wir einen Faktor Lambda (), eine Glättungskonstante oder einen persistenten Parameter. Die Gewichte werden zugewiesen, wie (1-) 0. Lambda muss kleiner sein als 1. Risiko metric lambda verwendet 94. Das erste Gewicht wird (1-0,94) 6, wird das zweite Gewicht 60,94 5,64 und so weiter sein. In EWMA summieren sich alle Gewichte auf 1, jedoch sinken sie mit einem konstanten Verhältnis von. Schritt 4: Multiplizieren Rückkehr-quadriert mit den Gewichten Schritt 5: Nehmen Sie die Summe von R 2 w Dies ist die abschließende EWMA-Varianz. Die Volatilität ist die Quadratwurzel der Varianz. Der folgende Screenshot zeigt die Berechnungen. Das obige Beispiel, das wir gesehen haben, ist der von RiskMetrics beschriebene Ansatz. Die verallgemeinerte Form von EWMA kann als die folgende rekursive Formel dargestellt werden: Berechnen der EWMA-Korrelation unter Verwendung von Excel Wir haben vor kurzem gelernt, wie man die Volatilität mit EWMA exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt abschätzen kann. Wie wir wissen, vermeidet EWMA die Fallstricke von gleich gewichteten Durchschnitten, da es den neueren Beobachtungen gegenüber den älteren Beobachtungen mehr Gewicht verleiht. Also, wenn wir extreme Renditen in unseren Daten, wie die Zeit vergeht, werden diese Daten älter und wird weniger Gewicht in unserer Berechnung. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie wir die Korrelation mit EWMA in Excel berechnen können. Wir wissen, daß die Korrelation nach folgender Formel berechnet wird: Der erste Schritt besteht darin, die Kovarianz zwischen den beiden Rückkehrserien zu berechnen. Wir verwenden den Glättungsfaktor Lambda 0.94, wie er in RiskMetrics verwendet wird. Betrachten wir die folgende Gleichung: Wir verwenden die quadrierten Renditen r 2 als Reihe x in dieser Gleichung für Varianzvorhersagen und Kreuzprodukte von zwei Renditen als die Reihe x in der Gleichung für Kovarianzprognosen. Beachten Sie, dass das gleiche Lambda für alle Varianzen und Kovarianz verwendet wird. Der zweite Schritt besteht darin, die Varianzen und die Standardabweichung jeder Rückkehrreihe zu berechnen, wie in diesem Artikel beschrieben. Berechnen Sie die historische Volatilität mit EWMA. Der dritte Schritt besteht darin, die Korrelation durch Einstecken der Werte von Kovarianz und Standardabweichungen in der oben angegebenen Formel für die Korrelation zu berechnen. Die folgende Excel-Tabelle liefert ein Beispiel für die Korrelation und die Volatilitätsberechnung in Excel. Es nimmt das Protokoll Rückkehr von zwei Aktien und berechnet die Korrelation zwischen ihnen.