चलती - औसत - मॉडल - इन - matlab

ऑटोरेग्रेसिव मॉडल उत्पन्न करने के लिए, हमारे पास एरीयुले () कमांड है और हम फिल्टर का उपयोग भी कर सकते हैं एआर मॉडलिंग का मॉडल लेकिन मैं एमए मॉडल कैसे तैयार करूं? उदाहरण के लिए, कोई व्यक्ति एमए (20) मॉडल को कैसे तैयार कर सकता है यह दिखा सकता है कि मुझे ऐसा करने के लिए कोई उपयुक्त तकनीक नहीं मिल पाई थी। शोर एक नैनलाइन मानचित्र से उत्पन्न होता है इसलिए, एमए मॉडल एपिसलोन के नियमों पर वापस जाना होगा। प्रश्न 1: एमए मॉडल के कोड और कार्यात्मक रूप से उपरोक्त शोर मॉडल का प्रयोग करते हुए अधिमानतः एमए (20) दिखाया गया है, बहुत उपयोगी होगा। प्रश्न 2: इस प्रकार मैंने आरएआर (20) को रैंडम शोर के जरिए उत्पन्न किया, लेकिन इसके बाद के समीकरण का उपयोग कैसे किया जाए, इसके बारे में एमए और एआर दोनों के लिए रैंड का उपयोग करने के बजाय शोर के रूप में पूछा, 15 अगस्त को 17:30 बजे पूछा गया मेरी समस्या का उपयोग फिल्टर। मैं हस्तांतरण समारोह अवधारणा से परिचित नहीं हूँ, लेकिन आपने उल्लेख किया है कि अंश बीओएम एमए गुणांक हैं, इसलिए बी 20 तत्व होने चाहिए और एओएस नहीं। इसके बाद, मान लें कि मॉडल में 0.5 की एक अवरोध है, क्या आप कोड के साथ दिखा सकते हैं कि मैं 0.5 इंटरसेप्ट के साथ एक एमए मॉडल कैसे बना सकता हूं (फ़िल्टर में अवरोध का उल्लेख कैसे करें और मेरे प्रश्न में परिभाषित इनपुट का प्रयोग करके कृपया धन्यवाद फ़िल्टर लिंक के लिए, जो वास्तव में फ़िल्टर का उपयोग करने के बारे में संदेह को साफ कर देता है। एनडीएसएच एसकेएम अगस्त 1 9 14 16:36 कोटाय फिल्टर में (बी, ए, एक्स) वेक्टर एक्स में डेटा अंशांक गुणांक वेक्टर बी और छेदक गुणांक वेक्टर ए। यदि 1 (1) 1 के बराबर नहीं है, तो फ़िल्टर (1) के द्वारा फिल्टर गुणांक को सामान्य बनाता है। यदि एक (1) 0 के बराबर होता है, तो फिल्टर त्रुटि देता है.कुछ (mathworkshelpmatlabreffilter. html) यह है समस्या क्षेत्र के रूप में मैं नहीं समझता कि ए, बी (फिल्टर गुणांक) कैसे निर्दिष्ट करें जब कोई अवरोधक है 0.5 या 1 का अवरोधन। क्या आप कृपया एमए के फिल्टर का एक उदाहरण दिखा सकते हैं और इनपुट का उपयोग करके एक शून्य-शून्य अवरोधन मैंने 1 9 अगस्त को प्रश्न 17: 45 में प्रश्न नं। एसकेएम में उल्लेख किया है एक लूप के भीतर एक डेटा श्रृंखला, मुझे N9 दिनों से बढ़ते औसत प्राप्त करना होगा सरणी आईएम कंप्यूटिंग में 365 मान (एम) की 4 श्रृंखला होती है, जो स्वयं डेटा के दूसरे सेट का मतलब मान है। मैं एक साजिश में चलती औसत के साथ अपने डेटा के माध्य मूल्यों को साजिश करना चाहता हूं। मैं मूविंग एवरेज और कमान कमांड के बारे में थोड़ी गलती कर रहा था और मुझे कुछ ऐसा मिला जो मैंने अपने कोड में कार्यान्वित करने की कोशिश की थी .: तो बुनियादी तौर पर, मैं अपना मतलब गणना करता हूं और उसे (गलत) चलती औसत से साजिश करता हूं। मैंने मथवर्क साइट से ठीक वेट वैल्यू को चुना, इसलिए यह गलत है। (स्रोत: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) मेरी समस्या हालांकि, यह है कि मुझे यह समझ में नहीं आता है कि यह वेट क्या है क्या किसी को समझाया जा सकता है यदि मूल्यों के वजन के साथ कुछ करना है: इस मामले में यह अमान्य है। सभी मूल्यों को वही भारित किया जाता है और अगर मैं यह पूरी तरह से गलत कर रहा हूं, तो क्या मैं इसके साथ कुछ मदद कर सकता हूं मेरा धन्यवाद धन्यवाद ने कहा कि 23 सितंबर को 1 9 .0 9 को प्रयोग चलने वाले औसत को लागू करने का एक शानदार तरीका है। जिस कोड में आप उपयोग कर रहे हैं, वेट यह है कि आप प्रत्येक मान को कितना वजन कर रहे हैं (जैसा आपने अनुमान लगाया है)। उस वेक्टर का योग हमेशा एक के बराबर होना चाहिए यदि आप प्रत्येक मूल्य को समान रूप से भारित करना चाहते हैं और एक आकार एन चलती फ़िल्टर करना चाहते हैं, तो आप मान्य तर्क में प्रयोग करना चाहते हैं, इसके परिणामस्वरूप आपको एम में एमएस की तुलना में कम मूल्य मिलेगा। यदि आप इसके प्रभाव को न सोचें शून्य पैडिंग यदि आपके पास सिग्नल प्रोसेसिंग टूलबॉक्स है तो आप cconv का उपयोग कर सकते हैं यदि आप एक परिपत्र चलती औसत की कोशिश करना चाहते हैं। यदि आप पहले से ही मौजूद हैं तो आपको अधिक जानकारी के लिए रूपांतरण और cconv दस्तावेज पढ़ना चाहिए। लूप का उपयोग किए बिना चल रहे औसत को खोजने के लिए आप फ़िल्टर का उपयोग कर सकते हैं। यह उदाहरण, 16-तत्व वेक्टर की चलती औसत पाता है, जो विंडो के 5 आकार का उपयोग करता है। 2) चिकनी फिटिंग टूलबॉक्स के हिस्से के रूप में चिकनी (जो कि ज्यादातर मामलों में उपलब्ध है) yy चिकनी (वाई) कॉलम वेक्टर में डेटा को चिकना चलती औसत फिल्टर का उपयोग कर y परिणाम स्तंभ वेक्टर yy में वापस आ रहे हैं। चलती औसत के लिए डिफ़ॉल्ट अवधि 5 है। EWMA अस्थिरता का उपयोग करते हुए ऐतिहासिक वाष्पशीलता का कैलक्यूलेट जोखिम का सबसे अधिक इस्तेमाल किया उपाय है। इस मायने में अस्थिरता या तो ऐतिहासिक अस्थिरता हो सकती है (जो पिछले आंकड़ों से देखी जाती है), या यह अस्थिरता (वित्तीय साधनों की बाजार कीमतों से मनाई गई) को अवगत करा सकता है। ऐतिहासिक अस्थिरता की गणना तीन तरीकों से की जा सकती है, अर्थात्: सरल अस्थिरता, तेजी से भारित चलना औसत (ईडब्ल्यूएमए) शोध EWMA के प्रमुख फायदे में से एक यह है कि रिटर्न की गणना करते समय यह हाल के रिटर्न में अधिक वजन देता है। इस लेख में, हम देखेंगे कि ईडब्ल्यूएमए का उपयोग करके कितनी अस्थिरता की गणना की जाती है तो, आरंभ करें: चरण 1: मूल्य श्रृंखला के लॉग रिटर्न की गणना करें यदि हम स्टॉक की कीमतों पर विचार कर रहे हैं, तो हम फार्मूला एलएन (पी आई पी -1 -1) का उपयोग करते हुए, दैनिक असामान्य रिटर्न की गणना कर सकते हैं, जहां पी प्रत्येक को दर्शाता है शेयरों का समापन दिन हमें प्राकृतिक लॉग का उपयोग करने की आवश्यकता है क्योंकि हम चाहते हैं कि रिटर्न लगातार बढ़े। अब हम पूरी कीमत श्रृंखला के लिए दैनिक रिटर्न देंगे। चरण 2: स्क्वायर रिटर्न अगला चरण है लंबी रिटर्न का वर्ग लेना। ये वास्तव में निम्न प्रकार से सरल विचरण या अस्थिरता की गणना है: यहां, आप रिटर्न का प्रतिनिधित्व करते हैं, और मी दिन की संख्या का प्रतिनिधित्व करता है। चरण 3: वजन असाइन करें वजन कम करें जैसे हालिया रिटर्न का वजन अधिक है और पुराने रिटर्न में कम वजन है। इसके लिए हमें लैम्ब्डा () नामक एक कारक की जरूरत है, जो एक चिकनाई स्थिर या लगातार पैरामीटर है। भार (1-) 0 के रूप में असाइन किया गया है। लम्बा 1 से कम होना चाहिए। जोखिम मीट्रिक लैम्ब्डा 94 का उपयोग करता है। पहला वजन (1-0.94) 6 होगा, दूसरा वजन 60.94 5.64 होगा और इसी तरह। ईडब्ल्यूएमए में सभी वजन 1 के बराबर होते हैं, हालांकि वे निरंतर अनुपात में गिरावट कर रहे हैं। चरण 4: वजन के बराबर गुणा करें-वर्ग चुकता चरण 5: आर 2 के योग को लें, यह अंतिम ईडब्ल्यूएमए विचरण है। अस्थिरता भिन्नता का वर्गमूल होगा। निम्न स्क्रीनशॉट गणनाओं को दर्शाता है। उपर्युक्त उदाहरण हमने देखा है कि जोखिम मैट्रिक्स द्वारा वर्णित दृष्टिकोण है। EWMA के सामान्यीकृत रूप को निम्नलिखित पुनरावर्ती सूत्र के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है: