Autokovarianz berechnen

September 30

Die Autokovarianz ist nur für Variablen definiert, die Längs-, d. h., im Laufe der Zeit gesammelt sind. Eine solche Variable wäre dem Schlusskurs des Dow Jones Industrial Average über einen Zeitraum von Tagen, Wochen oder Jahren. Die Autokovarianz ist ein Maß für dessen Wert bei einer bestimmten Verzögerung wieviel der aktuelle Wert einer Variablen abhängt; Das heißt, eine bestimmte Menge an Zeit in der Vergangenheit.

Anweisungen

• Finde den Mittelwert der Variablen im fraglichen Zeitraum. Wollte man die Autokovarianz der Dow Jones Industrial Average für das vergangene Jahr zu berechnen, würden Sie beispielsweise addieren Sie die Schlusskurse für jeden Tag und geteilt durch die Gesamtzahl der Handelstage.

• Finden Sie für jeden Zeitraum den Unterschied zwischen dem Wert für diesen Zeitraum und dem Durchschnitt. Im Beispiel würde dies den Unterschied zwischen auf Januar 2 und dem Durchschnitt, Januar 3 und dem Durchschnitt und so weiter, (vorausgesetzt, dieser Tage Tage Handel waren).

• Finden Sie für jeden Zeitraum den Unterschied zwischen dem Wert für den nächsten Zeitraum und dem Durchschnitt. Im Beispiel wäre dies sein 3. Januar: die durchschnittliche Januar 4 und dem Durchschnitt, und so weiter.

• Multiplizieren Sie die Ergebnisse in den Schritten 2 und 3, einen Zeitraum zu einem Zeitpunkt. Im Beispiel den Unterschied zwischen Januar 2 zu multiplizieren und dem Durchschnitt durch die Differenz zwischen Januar 3 und dem Durchschnitt. Multiplizieren Sie den Unterschied zwischen Januar 3 und dem Durchschnitt durch die Differenz zwischen Januar 4 und dem Durchschnitt. Tun Sie dies für jeden Handelstag und dem nächsten Handelstag.

• Addieren Sie alle Produkte in Schritt 4.

• Teilen Sie diese Summe durch die Anzahl der Zeiträume. Dividieren Sie im Beispiel die Summe durch die Anzahl der Handelstage. Das ist die Autokovarianz

Tipps & Warnungen

  • Diese Schritte werden die Verzögerung 1 Autocovariance geben. Um verschiedene durchschlagen zu verwenden, benutzen Sie einfach paar Mal, die durch weitere Male getrennt sind.

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