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Cálculo Histórico de Volatilidade Esta página é um guia passo-a-passo como calcular a volatilidade histórica. Exemplos e fórmulas do Excel estão disponíveis no Manual e na Calculadora de volatilidade histórica. Embora você ouça sobre o conceito de volatilidade histórica muitas vezes, há confusão sobre como exatamente a volatilidade histórica é calculada. Se você estiver usando vários programas de gráficos diferentes, é bem provável que você obtenha valores de volatilidade históricos ligeiramente diferentes para a mesma segurança com as mesmas configurações com software diferente. A seguinte é a abordagem mais comum para calcular a volatilidade histórica como desvio padrão dos retornos logarítmicos. Com base nos preços de fechamento diários. O que a volatilidade histórica é matematicamente Ao falar sobre a volatilidade histórica dos títulos ou dos preços de títulos, nós realmente queremos dizer volatilidade histórica dos retornos. Parece uma distinção insignificante, mas é muito importante para o cálculo e interpretação da volatilidade histórica. Matematicamente, a volatilidade histórica é o desvio padrão (normalmente anualizado) dos retornos. Se você sabe como calcular o retorno em um determinado período e como calcular o desvio padrão, já sabe como calcular a volatilidade histórica. Se você ainda não tiver certeza, o guia passo a passo detalhado segue. Decidindo os Parâmetros Existem 3 parâmetros que precisamos definir: O período básico (para o qual calculamos os retornos no início) freqüentemente 1 dia é usado Quantos períodos inserir o cálculo (bem referir a isto como n) muitas vezes 20 ou 21 dias ( O número de dias de negociação e, portanto, o número de períodos básicos em um mês) Quantos períodos há em um ano (isso é usado para anualizar a volatilidade no final) Na pesquisa Macroption eu uso principalmente um dia (dia-a-dia ), 21 ou 63 dias (representando 1 mês ou 3 meses), e 252 (como há 252 dias de negociação por ano em média). Não é tão importante se você usa 20 ou 21 dias, ou 252 ou 262 dias. Muito mais importante é que você use os mesmos parâmetros de forma consistente, para que seus resultados serão comparáveis. Etapa 1: Calcular Devoluções Primeiro precisamos calcular o retorno composto continuamente de cada período. No nosso caso, calcularemos os retornos diários para cada um dos 21 dias (nossa n21): ln log natural C n preço de fechamento C n-1 preço de fechamento do dia anterior Etapa 2: Desvio Padrão das Devoluções Em seguida nós É necessário calcular o desvio padrão dos retornos obtidos na etapa 1. Desvio padrão é a raiz quadrada da variância, que é o desvio quadrático médio da média (se você não estiver familiarizado com ela, aqui você pode ver uma explicação detalhada de Variância e desvio padrão). Primeiro, calcule a média dos retornos obtidos no passo 1: Em seguida, calcule o desvio quadrático da média para cada um dos retornos: Calcule a média dos desvios quadrados, somando-os e dividindo-os por n-1 21 1 20). Estamos dividindo por n-1 em vez de n. Como estamos calculando o desvio padrão da amostra (estamos estimando o desvio padrão de uma amostra se não for familiar, ver a diferença entre população e desvio padrão da amostra). Nota: Esta é a variância dos retornos. Calcular desvio padrão raiz quadrada de variância. Toda a fórmula é, portanto: Nota: Pode parecer assustador, mas acabamos de adicionar uma raiz quadrada para a fórmula anterior. O número que temos agora () é 1-day volatilidade histórica. Anualizando a volatilidade histórica A única coisa que resta é anualizar a volatilidade. Fazemos isso multiplicando a volatilidade de 1 dia pela raiz quadrada do número de dias (negociação) em um ano em nossa raiz quadrada caso de 252. O resultado é a volatilidade anualizada. Calculando a Volatilidade Histórica no Excel Na prática, o cálculo da volatilidade histórica manualmente seria muito longo (e propenso a erros). Mas é muito fácil no Excel. Na verdade, você faz todo o passo 2 com a função de desvio padrão (use STDEV. S para desvio padrão da amostra). Calculadora de volatilidade histórica Você pode fazer o download da calculadora de cálculo de volatilidade histórica de Macroption. Você pode usá-lo para seus próprios cálculos, usando seus próprios dados de mercado ou baixando automaticamente dados do Yahoo Finance para um símbolo selecionado. A Calculadora também pode fornecer resultados para outro método de cálculo de volatilidade histórica muito popular 8211 o método de média zero (ou não centrado), que difere ligeiramente do descrito acima. Existe um Guia PDF que vem com a calculadora. Explica todos os cálculos e funções em detalhe. Ao permanecer neste site e / ou usar o conteúdo do Macroption, você confirma que leu e concorda com os Termos de Uso do Acordo como se o tivesse assinado. O Acordo também inclui Política de Privacidade e Política de Cookies. Se você não concordar com qualquer parte deste Contrato, deixe o site e deixe de usar qualquer conteúdo do Macroption agora. Todas as informações são apenas para fins educacionais e podem ser imprecisas, incompletas, ultrapassadas ou erradas. A Macroption não se responsabiliza por quaisquer danos resultantes da utilização do conteúdo. Nenhum conselho financeiro, de investimento ou de negociação é dado a qualquer momento. Copy 2017 Macroption ndash Todos os direitos reservados. Base R navios com um monte de funcionalidade útil para séries de tempo, em especial no pacote stats. Isto é complementado por muitos pacotes no CRAN, que são brevemente resumidos abaixo. Há também uma considerável sobreposição entre as ferramentas para séries temporais e aquelas nas vistas de tarefas de Econometria e Finanças. Os pacotes nesta visualização podem ser estruturados grosso modo nos seguintes tópicos. Se você acha que algum pacote está faltando na lista, entre em contato conosco. A infraestrutura . Base R contém infra-estrutura substancial para representar e analisar dados de séries temporais. A classe fundamental é quottsquot que pode representar séries temporais regularmente espaçadas (usando carimbos de tempo numéricos). Assim, é particularmente adequado para dados anuais, mensais, trimestrais, etc. As médias móveis são computadas por ma da previsão. E rollmean do zoológico. Este último também proporciona uma função geral rollapply. Juntamente com outras funções de estatísticas de rolamento específicas. Roll fornece funções paralelas para computar estatísticas de rolagem. Gráficos . As parcelas de séries temporais são obtidas com plot () aplicado aos objetos ts. (Parciais) funções de autocorrelação são implementadas em acf () e pacf (). Versões alternativas são fornecidas por Acf () e Pacf () na previsão. Juntamente com uma exibição de combinação usando tsdisplay (). SDD fornece diagramas mais gerais de dependência serial, enquanto dCovTS calcula e traça as funções de covariância e correlação de distância de séries temporais. Exibições sazonais são obtidas usando monthplot () nas estatísticas e seasonplot na previsão. Wats implementa wrap-around gráficos de série de tempo. Ggseas fornece gráficos ggplot2 para séries ajustadas sazonalmente e estatísticas de rolamento. Dygraphs fornece uma interface para o Dygraphs interativo série de tempo gráfico de biblioteca. ZRA traça objetos de previsão do pacote de previsão usando dígrafos. As parcelas dos ventiladores básicos das distribuições de previsão são fornecidas por previsão e vars. As parcelas de ventiladores mais flexíveis de quaisquer distribuições seqüenciais são implementadas em fanplot. Class quottsquot só pode lidar com carimbos de tempo numéricos, mas muitas mais classes estão disponíveis para armazenar informações de data / hora e computação com ele. Para uma visão geral, consulte R Help Desk: Classes de data e hora em R de Gabor Grothendieck e Thomas Petzoldt em R News 4 (1). 29-32. Classes quotyearmonquot e quotyearqtrquot do zoológico permitem computação mais conveniente com observações mensais e trimestrais, respectivamente. Classe quotDatequot do pacote base é a classe básica para lidar com datas em dados diários. As datas são internamente armazenadas como o número de dias desde 1970-01-01. O pacote cron fornece classes para datas (). Horas () e data / hora (intra-dia) em cron (). Não há suporte para fusos horários e horário de verão. Internamente, os objetos quotchronquot são dias (fracionários) desde 1970-01-01. Classes quotPOSIXctquot e quotPOSIXltquot implementam o padrão POSIX para informações de data / hora (intra-dia) e também suportam fusos horários e horário de verão. No entanto, os cálculos de fuso horário exigem algum cuidado e podem depender do sistema. Internamente, quotPOSIXctquot objetos são o número de segundos desde 1970-01-01 00:00:00 GMT. O pacote lubridate fornece funções que facilitam determinados cálculos baseados em POSIX. A classe quottimeDatequot é fornecida no pacote timeDate (anteriormente: fCalendar). Destina-se a informações de data / hora financeira e trata de fusos horários e horários de verão através de um novo conceito de centros financeiros. Internamente, ele armazena todas as informações em quotPOSIXctquot e faz todos os cálculos em GMT apenas. Funcionalidade do calendário, p. Incluindo informações sobre fins de semana e feriados para várias bolsas de valores, também está incluído. O pacote tis fornece a classe quottiquot para informações de hora / data. A classe quotmondatequot do pacote mondate facilita a computação com datas em termos de meses. O pacote tempdisagg inclui métodos para desagregação temporal e interpolação de uma série temporal de baixa freqüência para uma série de freqüências mais altas. A desagregação das séries cronológicas também é fornecida por tsdisagg2. TimeProjection extrai componentes de tempo útil de um objeto de data, como dia da semana, fim de semana, feriado, dia do mês, etc, e colocá-lo em um quadro de dados. Como mencionado acima, quotts ​​é a classe básica para séries temporais regularmente espaçadas usando carimbos de tempo numéricos. O pacote do zoológico fornece infra-estrutura para séries temporais regular e irregularmente espaçadas usando classes arbitrárias para os carimbos de tempo (ou seja, permitindo que todas as classes da seção anterior). Ele é projetado para ser o mais consistente possível com quottsquot. Coerção de e para quotzooquot está disponível para todas as outras classes mencionadas nesta seção. O pacote xts baseia-se no zoológico e fornece tratamento uniforme de Rs diferentes classes de dados baseadas no tempo. Vários pacotes implementam séries temporais irregulares baseadas em quotPOSIXctquot selos de tempo, destinados especialmente para aplicações financeiras. Estes incluem quotits de sua. Citações de tseries. E quotftsquot dos fts. A classe quottimeSeriesquot em timeSeries (anteriormente: fSeries) implementa séries de tempo com selos de tempo quottimeDatequot. A classe quottisquot in tis implementa séries de tempo com selos de tempo quottiquot. O pacote tframe contém infra-estrutura para definir intervalos de tempo em diferentes formatos. Previsão e Modelagem Univariada O pacote de previsão fornece uma classe e métodos para previsões de séries de tempo univariadas e fornece muitas funções implementando diferentes modelos de previsão incluindo todos aqueles no pacote de estatísticas. Suavização exponencial. HoltWinters () em estatísticas fornece alguns modelos básicos com otimização parcial, ets () do pacote de previsão fornece um conjunto maior de modelos e instalações com otimização completa. Robets fornece uma alternativa robusta à função ets (). Smooth implementa algumas generalizações de suavização exponencial. O pacote MAPA combina modelos exponenciais de suavização em diferentes níveis de agregação temporal para melhorar a precisão das previsões. O método theta é implementado na função thetaf do pacote de previsão. Uma implementação alternativa e estendida é fornecida no forectheta. Modelos auto-regressivos. Ar () nas estatísticas (com seleção do modelo) e FitAR para os modelos do subconjunto AR. Modelos ARIMA. Arima () em stats é a função básica dos modelos ARIMA, SARIMA, ARIMAX e subconjunto ARIMA. Ele é aprimorado no pacote de previsão através da função Arima () juntamente com auto. arima () para a seleção de ordem automática. Arma () no pacote tseries fornece algoritmos diferentes para modelos ARMA e subconjunto ARMA. O FitARMA implementa um algoritmo MLE rápido para modelos ARMA. O pacote gsarima contém funcionalidade para a simulação da série de tempo SARIMA generalizada. O pacote mar1s processa AR multiplicativo (1) com processos sazonais. TSTutorial fornece um tutorial interativo para Box-Jenkins modelagem. Os intervalos de previsão melhorados para ARIMA e modelos de séries temporais estruturais são fornecidos pelo tsPI. Modelos ARMA periódicos. Pear e partsm para modelos periódicos de séries temporais autorregressivas e perARMA para modelagem periódica ARMA e outros procedimentos para análise periódica de séries temporais. Modelos ARFIMA. Algumas instalações para modelos ARFIMA fraccionados diferenciados são fornecidas no pacote fracdiff. O pacote arfima possui recursos mais avançados e gerais para modelos ARFIMA e ARIMA, incluindo modelos de regressão dinâmica (função de transferência). ArmaFit () do pacote fArma é uma interface para modelos ARIMA e ARFIMA. Ruído gaussiano fracionário e modelos simples para séries de tempo de decaimento hiperbólico são tratados no pacote FGN. Os modelos de função de transferência são fornecidos pela função arimax no pacote TSA ea função arfima no pacote arfima. Outlier detecção após a Chen-Liu abordagem é fornecida por tsoutliers. Modelos estruturais são implementados em StructTS () em stats, e em stsm e stsm. class. KFKSDS fornece uma implementação ingênua do filtro de Kalman e alisadores para modelos de espaço de estados univariados. Os modelos de séries temporais estruturais bayesianas são implementados em séries temporais não gaussianas que podem ser manipuladas com modelos de espaço de estado GLARMA via glarma. E usando modelos Generalized Autoregressive Score no pacote GAS. Modelos condicionais de Auto-Regressão utilizando métodos Monte Carlo Likelihood são implementados em mclcar. Modelos GARCH. Garch () do tseries se encaixa modelos GARCH básicos. Muitas variações em modelos de GARCH são fornecidas pelo rugarch. Outros pacotes GARCH univariados incluem fGarch que implementa modelos ARIMA com uma ampla classe de inovações GARCH. Existem muitos outros pacotes GARCH descritos na vista de tarefas Financeiro. Modelos de volatilidade estocástica são manipulados por stochvol em uma estrutura bayesiana. Modelos de série de tempo de contagem são tratados nos pacotes tscount e acp. O ZIM fornece modelos Zero-Inflated para séries de tempo de contagem. Tsintermittent implementa vários modelos para analisar e prever séries de tempo de demanda intermitente. As séries temporais censuradas podem ser modeladas usando centavos e carx. Testes Portmanteau são fornecidos através de Box. test () no pacote stats. Testes adicionais são dados por portes e WeightedPortTest. A detecção de ponto de mudança é fornecida no strucchange (usando modelos de regressão linear), na tendência (usando testes não paramétricos) e em wbsts (usando segmentação binária selvagem). O pacote de ponto de mudança fornece muitos métodos de ponto de troca populares, e ecp faz detecção de ponto de mudança não paramétrico para séries univariadas e multivariadas. A detecção de ponto de mudança online para séries temporais univariadas e multivariadas é fornecida pelo onlineCPD. O InspectChangepoint usa projeção esparsa para estimar pontos de mudança em séries temporais de alta dimensão. A imputação de séries temporais é fornecida pelo pacote imputeTS. Alguns recursos mais limitados estão disponíveis usando na. interp () do pacote de previsão. As previsões podem ser combinadas usando ForecastCombinations que suporta os métodos mais usados ​​para combinar previsões. ForecastHybrid fornece funções para previsões de conjuntos, combinando abordagens do pacote de previsão. O GeomComb fornece métodos de combinação de previsão baseados em eigenvector (geométricos), bem como outras abordagens. Opera tem facilidades para previsões on-line com base em combinações de previsões fornecidas pelo usuário. A avaliação da previsão é fornecida na função accuracy () da previsão. A avaliação de previsão distribucional usando regras de pontuação está disponível no scoringRules Miscellaneous. Ltsa contém métodos para análise de séries temporais lineares, timsac para análise e controle de séries temporais e tsbugs para modelos BUGS de séries temporais. A estimativa da densidade espectral é fornecida pelo espectro () no pacote stats, incluindo o periodograma, o periodograma suavizado e as estimativas de AR. A inferência espectral bayesiana é fornecida por bspec. O quantspec inclui métodos para calcular e traçar periodogramas de Laplace para séries temporais univariadas. O periodograma Lomb-Scargle para séries temporais amostradas de forma desigual é calculado por lomb. O espectro utiliza transformadas de Fourier e Hilbert para filtragem espectral. Psd produz estimativas de densidade espectral adaptativas, seno-multitaper. Kza fornece Kolmogorov-Zurbenko Adaptive Filters incluindo detecção de quebra, análise espectral, wavelets e KZ Fourier transformações. Multitaper também fornece algumas ferramentas de análise espectral multitaper. Métodos Wavelet. O pacote de wavelets inclui computar filtros wavelet, transformadas wavelet e análises multiresolução. Os métodos wavelet para a análise de séries temporais baseados em Percival e Walden (2000) são dados em wmtsa. WaveletComp fornece algumas ferramentas para a análise baseada em wavelet de séries temporais univariadas e bivariadas incluindo cross-wavelets, diferença de fase e testes significativos. Biwavelet pode ser usado para plotar e calcular os espectros wavelet, espectros de wavelet cruzado e coerência wavelet de séries temporais não-estacionárias. Ele também inclui funções para agrupar séries temporais baseadas nas (des) similaridades em seu espectro. Testes de ruído branco usando wavelets são fornecidos por hwwntest. Métodos Wavelet adicionais podem ser encontrados no brainwaver pacotes. Rwt. Waveslim Wavethresh e mvcwt. A regressão harmônica usando termos de Fourier é implementada em HarmonicRegression. O pacote de previsão também fornece algumas facilidades simples de regressão harmônica através da função fourier. Decomposição e filtragem Filtros e suavização. O filtro () em stats fornece filtragem linear média auto-regressiva e móvel de séries temporais univariadas múltiplas. O pacote robfilter fornece vários filtros robustos de séries temporais, enquanto o mFilter inclui diversos filtros de séries temporais úteis para suavizar e extrair componentes tendenciais e cíclicos. Smooth () do pacote de estatísticas computa Tukeys executando mediana smoothers, 3RS3R, 3RSS, 3R, etc sleekts calcula o 4253H duas vezes método de suavização. Decomposição. A decomposição sazonal é discutida abaixo. A decomposição baseada em auto-regressão é fornecida pelo ArDec. O rmaf usa um filtro refinado de média móvel para decomposição. Análise de Espectro Singular é implementada em Rssa e métodos espectrais. A decomposição do modo empírico (EMD) ea análise espectral de Hilbert são fornecidas por EMD. Ferramentas adicionais, incluindo EMD conjunto, estão disponíveis em hht. Uma implementação alternativa do conjunto EMD e sua variante completa estão disponíveis em Rlibeemd. Decomposição sazonal. O pacote stats fornece decomposição clássica em decompose (). E decomposição STL em stl (). A decomposição STL melhorada está disponível em stlplus. StR fornece a decomposição Seasonal-Trend baseada na regressão. X12 fornece um wrapper para os binários X12 que devem ser instalados primeiro. X12GUI fornece uma interface gráfica do usuário para x12. Os binários X-13-ARIMA-SEATS são fornecidos no pacote x13binary, com o fornecimento sazonal de uma interface R. Análise da sazonalidade. O pacote bfast fornece métodos para detectar e caracterizar mudanças abruptas dentro da tendência e componentes sazonais obtidos a partir de uma decomposição. Npst fornece uma generalização do teste de sazonalidade Hewitts. estação. Análise sazonal de dados de saúde, incluindo modelos de regressão, crossover caso-estratificado tempo, funções de traçado e verificações residuais. Mares Análise sazonal e gráficos, especialmente para climatologia. Dessazonalizar Otimização da dessazonalização para séries geofísicas usando o encaixe AR. Estacionaridade, Unidade de Raízes e Cointegração Estacionaridade e raízes unitárias. Tseries fornece vários testes de estacionaridade e raiz unitária, incluindo Dickey-Fuller aumentado, Phillips-Perron e KPSS. Implementações alternativas dos testes ADF e KPSS estão no pacote urca, que também inclui métodos adicionais como os testes Elliott-Rothenberg-Stock, Schmidt-Phillips e Zivot-Andrews. O pacote fUnitRoots também fornece o teste MacKinnon, enquanto o uroot fornece testes de raiz unitária sazonais. O CADFtest fornece implementações tanto do ADF padrão como de um teste de ADF (CADF) com covariável. Estacionaridade local. Localiza um teste de estacionaridade local e calcula a autocovariância localizada. A determinação da determinação da costeração de séries temporais é fornecida por costat. LSTS tem funções para análise de séries temporais localmente estacionárias. Modelos de wavelet estacionariamente estacionários para séries temporais não-estacionárias são implementados em wavethresh (incluindo estimativa, plotagem e simulação para espectros que variam no tempo). Cointegração. O método Engle-Granger de dois passos com o teste de cointegração Phillips-Ouliaris é implementado em tseries e urca. Este último contém adicionalmente funcionalidade para os testes Johansen trace e lambda-max. TsDyn fornece Johansens teste e AIC / BIC seleção simultânea rank-lag. O CommonTrend fornece ferramentas para extrair e traçar tendências comuns de um sistema de cointegração. A estimação e inferência de parâmetros em uma regressão de cointegração são implementadas em cointReg. Análise não linear de séries temporais Auto-regressão não-linear. Várias formas de auto-regressão não linear estão disponíveis em tsDyn incluindo AR aditivo, redes neurais, modelos SETAR e LSTAR, limiar VAR e VECM. A auto-regressão da rede neural também é fornecida no GMDH. O bentcableAR implementa a autorregressão Bent-Cable. BAYSTAR fornece a análise bayesiana de modelos autorregressivos de limiar. TseriesChaos fornece uma implementação R dos algoritmos do projeto TISEAN. Autoregression Os modelos de comutação de Markov são fornecidos em MSwM. Enquanto que as misturas dependentes de modelos de Markov latentes são dadas em depmix e depmixS4 para séries temporais categóricas e contínuas. Testes. Vários testes de não-linearidade são fornecidos em fNonlinear. TseriesEntropy testes de dependência serial não linear com base em métricas de entropia. Funções adicionais para séries temporais não-lineares estão disponíveis em nlts e nonlinearTseries. A modelagem da série de tempo do Fractal e a análise são fornecidas pelo fractal. Fractalrock gera séries de tempo fractal com distribuições de retornos não-normais. Modelos dinâmicos de regressão Modelos dinâmicos lineares. Uma interface conveniente para ajustar modelos de regressão dinâmica via OLS está disponível no dynlm uma abordagem avançada que também funciona com outras funções de regressão e mais séries de séries temporais é implementada em dyn. Equações mais avançadas do sistema dinâmico podem ser montadas usando dse. Os modelos de espaço de estados lineares gaussianos podem ser montados usando dlm (via máxima verossimilhança, filtragem / alisamento de Kalman e métodos bayesianos), ou usando bsts que usa MCMC. As funções para a modelação não-linear de atraso distribuído são fornecidas em dlnm. Modelos de parâmetros variáveis ​​no tempo podem ser ajustados usando o pacote tpr. OrderedLasso ajusta um modelo linear esparso com uma restrição de ordem sobre os coeficientes, a fim de lidar com regressores defasados ​​onde os coeficientes decadência como o lag aumenta. Modelos dinâmicos de vários tipos estão disponíveis em dynr incluindo tempo discreto e contínuo, modelos lineares e não-lineares e diferentes tipos de variáveis ​​latentes. Modelos de séries temporais multivariadas Modelos VAR (Vector Autoregressive) são fornecidos via ar () no pacote stats básico incluindo a seleção de pedidos via AIC. Estes modelos são restritos para ser estacionário. O MTS é um conjunto de ferramentas para análise de séries temporais multivariadas, incluindo VAR, VARMA, VARMA sazonal, modelos VAR com variáveis ​​exógenas, regressão multivariada com erros de séries temporais e muito mais. Possivelmente modelos VAR não-estacionários são montados no pacote mAr, o que também permite modelos VAR no espaço dos componentes principais. Sparsevar permite a estimação de modelos VAR e VECM esparsos, ecm fornece funções para a construção de modelos VECM, enquanto BigVAR estima modelos VAR e VARX com penalidades laço estruturado. Os modelos e redes VAR automatizados estão disponíveis no autovarCore. Modelos mais elaborados são fornecidos em pacotes vars. TsDyn. EstVARXls () em dse. E uma abordagem bayesiana está disponível em MSBVAR. Outra implementação com intervalos de previsão bootstrap é dada em VAR. etp. MlVAR fornece auto-regressão vectorial multi-nível. VARsignR fornece rotinas para identificar choques estruturais em modelos VAR usando restrições de sinal. Gdpc implementa componentes principais dinâmicos generalizados. O pcdpca estende os componentes principais dinâmicos a séries temporais multivariadas periodicamente correlacionadas. Os modelos VARIMA e modelos de espaço de estado são fornecidos no pacote dse. EvalEst facilita experiências de Monte Carlo para avaliar os métodos de estimação associados. Modelos de correção de erros vetoriais estão disponíveis através da urca. Vars e pacotes tsDyn, incluindo versões com restrições estruturais e thresholding. Análise de componentes de séries temporais. A análise fatorial de séries temporais é fornecida em tsfa. O ForeCA implementa uma análise de componentes que pode ser pesquisada procurando as melhores transformações lineares que tornam uma série de tempo multivariada o mais previsível possível. PCA4TS encontra uma transformação linear de uma série de tempo multivariada dando subseries de menor dimensão que não estão correlacionadas entre si. Modelos de espaço de estados multivariados são implementados no pacote FKF (Fast Kalman Filter). Isso fornece modelos de espaço de estados relativamente flexíveis através da função fkf (): os parâmetros de espaço de estado podem variar em função do tempo e as interceptações são incluídas em ambas as equações. Uma implementação alternativa é fornecida pelo pacote KFAS que fornece um filtro de Kalman multivariado rápido, mais suave, simulação mais suave e previsão. Ainda outra implementação é dada no pacote dlm que também contém ferramentas para converter outros modelos multivariados em forma de espaço de estado. Dlmodeler fornece uma interface unificada para dlm. KFAS e FKF. O MARSS se ajusta a modelos de estados-espaço autoregressivos multivariados restritos e não restringidos usando um algoritmo EM. Todos esses pacotes assumem que os termos de erro observacional e de estado não estão correlacionados. Os processos de Markov parcialmente observados são uma generalização dos modelos de espaço de estados multivariados lineares usuais, permitindo modelos não-Gaussianos e não-lineares. Estes são implementados no pacote pompa. Modelos de volatilidade estocástica multivariada (usando fatores latentes) são fornecidos por fatores tochvol. Análise de grandes grupos de séries temporais O agrupamento em séries temporais é implementado em TSclust. Dtwclust. BNPTSclust e pdc. TSdist fornece medidas de distância para dados de séries temporais. O jmotif implementa ferramentas baseadas na discretização simbólica de séries temporais para encontrar motivos em séries temporais e facilita a classificação de séries temporais interpretáveis. Métodos para traçar e prever coleções de séries temporais hierárquicas e agrupadas são fornecidos por hts. Ladrão usa métodos hierárquicos para conciliar previsões de séries temporais agregadas. Uma abordagem alternativa para conciliar previsões de séries temporais hierárquicas é fornecida por gtop. Ladrão Modelos de tempo contínuo Modelagem autorregressiva de tempo contínuo é fornecida em cts. Sim. DiffProc simula e modela equações diferenciais estocásticas. A simulação ea inferência para equações diferenciais estocásticas são fornecidas por sde e yuima. Bootstrapping. O pacote de inicialização fornece a função tsboot () para bootstrapping de série de tempo, incluindo bootstrap de bloco com várias variantes. Tsbootstrap () do tseries fornece bootstrapping rápido estacionário e de bloco. O bootstrap entropy máximo para a série de tempo está disponível no meboot. Timesboot calcula o CI de bootstrap para o ACF e o periodograma da amostra. O BootPR calcula os intervalos de previsão corrigidos por bias e boostrap para séries temporais autorregressivas. Dados de Makridakis, Wheelwright e Hyndman (1998) Previsão: métodos e aplicações são fornecidos no pacote fma. Dados de Hyndman, Koehler, Ord e Snyder (2008) As previsões com suavização exponencial estão no pacote expsmooth. Dados de Hyndman e Athanasopoulos (2017) Previsão: princípios e práticas estão no pacote fpp. Os dados da competição M e competição M3 são fornecidos no pacote Mcomp. Os dados da competição M4 são dados em M4comp. Enquanto a Tcomp fornece dados da Competição de Previsão de Turismo IJF 2010. Pdfetch fornece facilidades para baixar séries econômicas e financeiras de fontes públicas. Dados do portal on-line do Quandl para conjuntos de dados financeiros, econômicos e sociais podem ser consultados interativamente usando o pacote Quandl. Os dados do portal on-line do Datamarket podem ser obtidos usando o pacote rdatamarket. Os dados de Cryer e Chan (2010) estão no pacote TSA. Os dados de Shumway e Stoffer (2017) estão no pacote astsa. Dados de Tsay (2005) A análise de séries de tempo financeiras está no pacote FinTS, juntamente com algumas funções e arquivos de script necessários para trabalhar alguns dos exemplos. TSdbi fornece uma interface comum para bancos de dados de séries temporais. Fama fornece uma interface para bases de dados de séries de tempo FAME AER e Ecdat ambos contêm muitos conjuntos de dados (incluindo dados de séries temporais) de muitos livros de econometria dtw. Algoritmos dinâmicos do warping do tempo para computar e traçar alinhamentos pairwise entre séries de tempo. EnsembleBMA. Modelo Bayesiano Averaging para criar previsões probabilísticas a partir de previsões de conjunto e observações meteorológicas. Earlywarnings. Avisos iniciais sinalizam caixa de ferramentas para detectar transições críticas em eventos de séries temporais. Transforma dados de eventos extraídos por máquina em séries de tempo multivariadas agregadas regulares. FeedbackTS. Análise da direcionalidade temporal fragmentada para investigar feedback em séries temporais. LPStimeSeries pretende encontrar similaridade de padrão quotlearned para séries temporais. MAR1 fornece ferramentas para preparar dados de séries temporais de comunidades ecológicas para modelagem de AR multivariada. Redes Rotinas para a estimativa de redes de correlação parciais esparsas de longo prazo para dados de séries temporais. PaleoTS. Modelagem da evolução em séries temporais paleontológicas. Pastecs. Regulação, decomposição e análise de séries espaço-temporais. Ptw. Comprimento de tempo paramétrico. RGENERATE fornece ferramentas para gerar séries de vetores. RMAWGEN é um conjunto de funções S3 e S4 para a geração estocástica espacial multi-site de séries de tempo diárias de temperatura e precipitação, fazendo uso de modelos VAR. O pacote pode ser utilizado em climatologia e hidrologia estatística. RSEIS. Ferramentas sísmicas de análise de séries temporais. Rts. Análise de séries temporais de rasterização (por exemplo, séries temporais de imagens de satélite). Sae2. Modelos de séries temporais para estimativa de área pequena. SpTimer. Modelagem bayesiana espacial-temporal. vigilância. Modelação temporal e espaço-temporal e monitoramento de fenômenos epidêmicos. TED. Turbulência de séries temporais Detecção e classificação de eventos. Marés Funções para calcular características de séries temporais quase periódicas, e. Níveis de água nos estuários. tigre. Grupos temporariamente resolvidos de diferenças típicas (erros) entre duas séries temporais são determinados e visualizados. TSMining. Motivos Univariados e Multivariados em Dados de Série de Tempo. TsModel. Modelagem de séries temporais para poluição do ar e saúde. CRAN pacotes: Links relacionados: Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa Digital e Educação Stata Class Notes Contagem de n para N Introdução Stata tem duas built-in variáveis ​​chamadas n e N. N é a notação Stata para o número de observação atual. n is 1 in the first observation, 2 in the second, 3 in the third, and so on. N is Stata notation for the total number of observations. Lets see how n and N work. As you can see, the variable id contains observation number running from 1 to 7 and nt is the total number of observations, which is 7. Counting with by Using n and N in conjunction with the by command can produce some very useful results. Of course, to use the by command we must first sort our data on the by variable. Now n1 is the observation number within each group and n2 is the total number of observations for each group. To list the lowest score for each group use the following: To list the highest score for each group use the following: Another use of n Lets use n to find out if there are duplicate id numbers in the following data: As it turns out, observations 6 and 7 have the same id numbers and but different score values. Finding Duplicates Now lets use N to find duplicate observations. In this example we sort the observations by all of the variables. Then we use all of the variable in the by statement and set set n equal to the total number of observations that are identical. Finally, we list the observations for which N is greater than 1, thereby identifying the duplicate observations. If you have a lot of variables in the dataset, it could take a long time to type them all out twice. We can make use of the wildcard to indicates that we wish to use all the variables. Further in the latest versions of Stata we can combine sort and by into a single statement. Below is a simplified version of the code that will yield the exact same results as above. The content of this web site should not be construed as an endorsement of any particular web site, book, or software product by the University of California.