Wie Zu Eingang Quartals Daten In Stata Forex

Ein wirklich guter Weg, um Periodizität in einer regelmäßigen Reihe von Daten zu finden ist, sein Leistungsspektrum nach der Beseitigung aller Trend zu überprüfen. (Dies eignet sich gut für automatisiertes Screening, wenn die Gesamtleistung auf einen Standardwert wie Einheitlichkeit normiert wird.) Die vorläufige Trendentfernung (und optionale Differenzierung zur Entfernung von serieller Korrelation) ist wesentlich, um Verwechseln von Perioden mit anderen Verhaltensweisen zu vermeiden. Das Leistungsspektrum ist die diskrete Fourier-Transformation der Autokovarianz-Funktion einer entsprechend geglätteten Version der ursprünglichen Reihe. Wenn Sie an die Zeitreihe denken, wenn Sie eine physikalische Wellenform abtasten, können Sie abschätzen, wieviel der Gesamtwellen der Wellen in jeder Frequenz getragen werden. Das Leistungsspektrum (oder Periodogramm) zeichnet die Leistung gegenüber der Frequenz auf. Zyklische (das heißt, sich wiederholende oder saisonale Muster) zeigen sich als große Spikes, die sich an ihren Frequenzen befinden. Als Beispiel betrachten wir diese (simulierte) Zeitreihe von Resten aus einer täglichen Messung für ein Jahr (365 Werte). Die Werte schwanken um 0 ohne irgendwelche offensichtlichen Trends, was zeigt, dass alle wichtigen Trends beseitigt wurden. Die Fluktuation erscheint zufällig: keine Periodizität ist offensichtlich. Heres ein anderes Diagramm der gleichen Daten, gezeichnet, um uns zu helfen, sehen mögliche periodische Muster. Wenn Sie wirklich hart aussehen, können Sie in der Lage, ein lärmende aber sich wiederholende Muster, das 11 bis 12 Mal auftritt zu erkennen. Die langwierigen Sequenzen von Werten oberhalb von Null und unterhalb von Null geben zumindest eine positive Autokorrelation an, was zeigt, dass diese Reihe nicht vollständig zufällig ist. Heres das Periodogramm, gezeigt für Frequenzen bis zu 91 (ein Viertel der gesamten Serie Länge). Es wurde mit einem Welch-Fenster konstruiert und auf Einheitsfläche normiert (für das gesamte Periodogramm, nicht nur das hier gezeigte Teil). Die Macht sieht aus wie weiße Rauschen (kleine zufällige Schwankungen) plus zwei prominente Spikes. Sie sind schwer zu verpassen, arent sie Die größere tritt bei einer Periode von 12 und die kleinere bei einer Periode von 52. Dieses Verfahren hat damit einen monatlichen Zyklus und einen wöchentlichen Zyklus in diesen Daten. Das ist wirklich alles da drauf. Um die Erkennung von Zyklen zu automatisieren (Saisonalität), scannen Sie das Periodogramm (was eine Liste von Werten ist) für relativ große lokale Maxima. Seine Zeit zu zeigen, wie diese Daten erstellt wurden. Die Werte werden aus einer Summe von zwei Sinuswellen, eines mit der Frequenz 12 (der quadrierten Amplitude 34) und eines anderen mit der Frequenz 52 (der quadrierten Amplitude 14) erzeugt. Das sind die Spikes im Periodogramm. Ihre Summe wird als dicke schwarze Kurve gezeigt. Iid Normales Rauschen der Varianz 2 wurde dann hinzugefügt, wie die hellgrauen Balken zeigen, die sich von der schwarzen Kurve zu den roten Punkten erstrecken. Dieses Rauschen führte die niedrigen Wackeln am unteren Rand des Periodogramms ein, die ansonsten nur eine flache 0 sein würden. Völlig zwei Drittel der Gesamtvariation der Werte ist nicht periodisch und zufällig, was sehr laut ist So schwierig, die Periodizität nur durch einen Blick auf die Punkte zu machen. Dennoch (teilweise weil theres so viele Daten), die Frequenzen mit dem Periodogramm zu finden ist einfach und das Ergebnis ist klar. Anleitung und guter Rat für die Berechnung von Periodogrammen erscheinen auf der Website Numerical Recipes: Sehen Sie sich den Abschnitt über Leistungsspektrum Schätzung mit der FFT. R hat Code für die Periodogrammschätzung. Diese Illustrationen wurden in Mathematica 8 erstellt das Periodogramm wurde mit seiner Fourier-Funktion berechnet. Antwort # 1 am: April 19, 2010, 09:31:31 am »Die Annahme nach Entfernen aller allgemeinen Trendquotis der Achilles Heel, wie es viele Zeittrends, viele Ebenenverschiebungen, die alle in Ihrem Beispiel ausgeschlossen wurden. Die Idee, dass die Input-Serie deterministisch in der Natur fliegt in der Angesichts der möglichen Präsenz von saisonaler und regelmäßiger ARIMA-Struktur. Unbehandelte ungewöhnliche Einmalwerte verzerren jedes periodogrammbasierte Identifikationsschema aufgrund einer Abwärts-Bias auf die Periodogramm-Schätzungen, die eine Nicht-Signifikanz ergeben. Wenn wöchentliche und oder monatliche Effekte irgendwann in der Vergangenheit geändert wurden, würde das Periodogrammbasierte Verfahren ndash IrishStat Sep 29 11 at 0:06 Irish Ich denke, Ihr Kommentar kann etwas übertreiben. Es ist am elementarsten, um zu suchen und behandeln quotUnusual Einmal-Valuesquot (aka Ausreißer), so dass dies nur erwähnt, um zu betonen, dass einige Zeitreihe Schätzer empfindlich auf Ausreißer sein kann. "Deterministisch in der Natur stellt die Grundgedanken falsch dar: niemand vermutet, dass es einen Determinismus gibt (was durch die enorme Menge an Rauschen in der Simulation belegt wird). Die Simulation enthält ein definitives periodisches Signal als Modell - immer annähernd in Wirklichkeit - nur um den Zusammenhang zwischen dem Periodogramm und der Saisonalität zu veranschaulichen. (Fortsetzung.) Ndash whuber 9830 Sep 29 11 at 16:41 Ja, Änderungen der Saisonalität können das Periodogramm (und die acf etc.), insbesondere Änderungen in der Frequenz (unwahrscheinlich) oder Phase (möglich) zu verdecken. Die Referenzen in meinem Beitrag geben eine Lösung zu behandeln, dass: sie empfehlen, mit einem beweglichen Fenster für Periodogramm Schätzung. Es gibt eine Kunst zu diesem, und klar gibt es Fallstricke, so dass viel Zeitreihe Analyse profitieren von fachmännischen Behandlung, wie Sie befürworten. Aber die Frage fragt, ob es Zitronenmethoden gibt, um Saisonalität zu ermitteln, und unbestreitbar ist das Periodogramm eine statistisch mächtige, rechnerisch effiziente, leicht interpretierbare Option. Ndash whuber 9830 Sep 29 11 at 16:46 In meiner Welt mit sinescosines sind quotdeterministic effectsquot viel wie Monat des Jahres Indikatoren. Das Anpassen eines vordefinierten Modells beschränkt die eingefügten Werte auf ein benutzerdefiniertes Muster, häufig Sub-Standard. Die Daten sollten als toottootiert werden, um der analytisch unterstützten Computersoftware zu helfen, effektiv zwischen festen und stochastischen Eingaben nb zu unterscheiden. Ich beziehe mich auf ARIMA verzichtet Strukturen als stochastische oder adaptive quotdriversquot, wie die angepassten Werte anpassen, um Änderungen in der Geschichte der Serie. Meiner Meinung nach die Auslastung der Periodogramm-Quotienten, die einfache statistische Modellierung ndash IrishStat Die Wiederholung der gleichen Sache könnte nicht sinnvoll sein. Allerdings könnte es auch schön sein, den Absatz unterhalb des Periodogramms zu fixieren, um zu sagen, dass sich die Spikes bei einer Gleichfrequenz von 12 und 52 Mal pro Jahr befinden und nicht für eine Periode von quot. Fixierung der Handlung zu sagen, dass quotququencyquot anstelle von quotperiodquot könnte auch schön, wenn Sie denken, es39s nicht zu nervig. Ndash Celelibi Saisonalität kann und wird oft im Laufe der Zeit ändern, so dass die Zusammenfassung Maßnahmen können völlig unzureichend, um Struktur zu erkennen. Man muss auf Vergänglichkeit in ARIMA Koeffizienten und oft Änderungen in der saisonalen Dummies zu testen. Zum Beispiel in einem 10-Jahres-Horizont kann es Juni-Effekt für die ersten k Jahre gewesen sein, aber die letzten 10-k Jahre gibt es Hinweise auf einen Juni-Effekt. Ein einfacher zusammengesetzter Juni-Effekt könnte nicht signifikant sein, da der Effekt nicht über die Zeit konstant war. In ähnlicher Weise kann sich auch eine saisonale ARIMA-Komponente verändert haben. Es ist darauf zu achten, dass lokale Verschiebungen und / oder lokale Zeittrends berücksichtigt werden, während sichergestellt wird, dass die Varianz der Fehler über die Zeit konstant geblieben ist. Man sollte nicht Transformationen wie GLSwighted least Squares oder Power Transformations wie logssquare roots, etc. auf die ursprünglichen Daten, sondern auf die Fehler aus einem vorläufigen Modell bewerten. Die Gaußschen Annahmen haben nichts mit den beobachteten Daten zu tun, sondern alle mit den Fehlern des Modells zu tun. Dies ist auf die Grundlagen der statistischen Tests zurückzuführen, die das Verhältnis einer nicht-zentralen Chi-Quadrat-Variablen zu einer zentralen Chi-Quadrat-Variablen verwenden. Wenn Sie eine Beispielserie aus Ihrer Welt posten möchten, würde ich mich freuen, Ihnen und der Liste eine gründliche Analyse zur Erkennung der Saisonstruktur zu vermitteln. Antwort # 1 am: September 12, 2010, 07:12:13 am »Charlies Antwort ist gut, und seine wo Id starten. Wenn Sie keine ACF-Graphen verwenden möchten, können Sie k-1 Dummy-Variablen für die k Zeitperioden anlegen. Dann können Sie sehen, ob die Dummy-Variablen sind signifikant in einer Regression mit den Dummy-Variablen (und wahrscheinlich ein Trend-Begriff). Wenn Ihre Daten vierteljährlich sind: Dummy Q2 ist 1, wenn dies das zweite Quartal ist, ansonsten 0 Dummy Q3 ist 1, wenn dies das dritte Quartal ist, sonst 0 Dummy Q4 ist 1, wenn dies das vierte Quartal ist, sonst 0 Note Quartal 1 ist die Base Case (alle 3 Dummies null) Vielleicht möchten Sie auch überprüfen, Zeitreihe Zersetzung in Minitab - oft als klassische Zersetzung. Am Ende, möchten Sie vielleicht etwas moderner, aber dies ist ein einfacher Ort zu starten. Ich bin ein bisschen neu für R mich, aber mein Verständnis der ACF-Funktion ist, dass, wenn die vertikale Linie über die obere gestrichelte Linie oder unterhalb der unteren gestrichelten Linie geht, gibt es einige Autoregression (einschließlich Saisonalität) . Versuchen Sie, Erstellen eines Vektors von Sinus Antwort Sinescosine etc kann für einige physikalisch-elektrische Zeitreihen nützlich sein, aber Sie müssen bewusst sein, MSB. Modellspezifikation Bias. Ndash IrishStat Autoregression bedeutet nicht Saisonalität. Ndash Jens 22 November um 12:32 Ihre Antwort 2017 Stack Exchange, IncFor schnelle Fragen e-Mail dataprinceton. edu. Keine appts. Notwendig während der begehbaren Stunden. Hinweis: Das DSS-Labor ist geöffnet, solange Firestone geöffnet ist, keine Termine erforderlich, um die Labor-Computer für Ihre eigene Analyse zu verwenden. Zeitreihen-Daten in Stata Zeitreihendaten und tsset Um Statas-Zeitreihenfunktionen und - analysen verwenden zu können, müssen Sie zunächst sicherstellen, dass Ihre Daten in der Tat Zeitreihen sind. Zuerst müssen Sie eine Datumsvariable haben, die im Format Stata Datum ist. Zweitens müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Daten nach dieser Datumsvariablen sortiert werden. Wenn Sie Paneldaten haben, müssen Ihre Daten nach der Datumsvariablen innerhalb der Variablen sortiert werden, die das Panel identifiziert. Schließlich müssen Sie den tsset-Befehl verwenden, um Stata mitzuteilen, dass Ihre Daten Zeitreihen sind: Das erste Beispiel sagt Stata, dass Sie einfache Zeitreihen-Daten haben, und das zweite sagt Stata, dass Sie Paneldaten haben. Stata Datumsformat Stata speichert Daten als die Anzahl der verstrichenen Tage seit dem 1. Januar 1960. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, verstrichene Stata-Daten zu erstellen, die davon abhängen, wie Daten in Ihren Daten dargestellt werden. Wenn Ihr ursprüngliches Dataset bereits eine einzelne Datumsvariable enthält, verwenden Sie die Funktion date () oder einen der anderen String-Datumsbefehle. Wenn Sie separate Variablen, die verschiedene Teile des Datums (Monat, Tag und Jahr Jahr und Quartal, etc.) speichern, dann müssen Sie die partielle Datumsvariable Funktionen verwenden. Date-Funktionen für eine einzelne String-Datumsvariable Manchmal haben Ihre Daten die Daten im String-Format. (Eine String-Variable ist einfach eine Variable, die etwas anderes als nur Zahlen enthält.) Stata bietet eine Möglichkeit, diese in Zeitreihen-Daten zu konvertieren. Das erste, was Sie wissen müssen, ist, dass die Zeichenfolge muss leicht in ihre Komponenten getrennt werden. Mit anderen Worten, Strings wie 01feb1990 1. Februar 1990 020190 sind akzeptabel, aber 020190 nicht. Beispielsweise können Sie sagen, dass Sie eine String-Variable sdate mit Werten wie 01feb1990 haben und Sie müssen es in ein tägliches Zeitreihen-Datum konvertieren: Beachten Sie, dass in dieser Funktion, wie bei den anderen Funktionen, um Strings zu Zeitreihen-Daten zu konvertieren, Zeigt der DMY-Teil die Reihenfolge des Tages, des Monats und des Jahres in der Variablen an. Wären die Werte zum 1. Februar 1990 codiert, hätten wir stattdessen MDY verwendet. Was ist, wenn das ursprüngliche Datum nur zwei Ziffern für das Jahr hat Dann würden wir verwenden: Wann immer Sie zwei Ziffern Jahre haben, einfach das Jahrhundert vor dem Y. Wenn Sie die letzten zwei Ziffern Jahre gemischt haben, wie 1298 und 1200, verwenden Sie: Wo 2020 das größte Jahr ist, das Sie in Ihrem Datensatz haben. Hier sind die weiteren Funktionen: wöchentlich (stringvar, wy) monatlich (stringvar, my) vierteljährlich (stringvar, qy) halbjährlich (stringvar, hy) yearly (stringvar, y) Anmerkung: Stata 10 verwendet Großbuchstaben als DMY Stata verwendet Kleinbuchstaben, dmy. Datumsfunktionen für partielle Datumsvariablen Oft haben Sie separate Variablen für die verschiedenen Komponenten des Datums, die Sie zusammenfügen müssen, bevor Sie sie als richtige Zeitreihendaten festlegen können. Stata bietet eine einfache Möglichkeit, dies mit numerischen Variablen zu tun. Wenn Sie separate Variablen für Monat, Tag und Jahr haben, verwenden Sie die Funktion mdy (), um eine verstrichene Datumsvariable zu erstellen. Wenn Sie eine verstrichene Datumsvariable erstellt haben, werden Sie sie wahrscheinlich wie nachfolgend beschrieben formatieren wollen. Verwenden Sie die Funktion mdy (), um eine verstrichene Datumsvariable zu erstellen, wenn Ihre ursprünglichen Daten separate Variablen für Monat, Tag und Jahr enthalten. Die Variablen für Monat, Tag und Jahr müssen numerisch sein. Angenommen, Sie arbeiten mit diesen Daten: Konvertieren einer Datumsvariablen, die als einzelne Zahl gespeichert wird Wenn Sie eine Datumsvariable haben, in der das Datum als eine einzelne Zahl des Formulars yyyymmdd gespeichert wird (beispielsweise 20041231 für den 31. Dezember 2004) Wird der folgende Satz von Funktionen es in ein verstrichene Datum verwandeln. Gen-Datum int (Datum 10000) Genmonat int ((Datum-Jahr10000) 100) gen Tag int ((Datum-Jahr10000-Monat100)) gen mydate mdy (Monat, Tag, Jahr) Format mydate d Zeitreihen-Datumsformate Verwenden Sie den Befehl format Um verstrichene Stata-Daten als Kalendertermine anzuzeigen. Im obigen Beispiel hat die verstrichene Datumsvariable mydate die folgenden Werte, die die Anzahl der Tage vor oder nach dem 1. Januar 1960 darstellen. Weitere Informationen finden Sie im Stata Benutzerhandbuch, Kapitel 27. Termine festlegen Oft müssen wir Eine bestimmte Analyse nur auf Beobachtungen beziehen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt fallen. Um dies zu tun, müssen wir etwas namens ein Datum Literal verwenden. Ein Datum Literal ist einfach eine Möglichkeit, ein Datum in Worten und haben Stata automatisch wandelt es in ein verstrichenes Datum. Wie bei dem d () - Literal, um ein reguläres Datum anzugeben, stehen w (), m (), q (), h () und y () für die Eingabe von wöchentlich, monatlich, vierteljährlich, halbjährlich und Jährlichen Daten. Hier einige Beispiele: Wenn Sie einen Bereich von Daten angeben möchten, können Sie die Funktionen tin () und twithin () verwenden: Der Unterschied zwischen tin () und twithin () besteht darin, dass tin () Anfangs - und Enddatum enthält, Während twithin () diese ausschließt. Geben Sie immer zuerst das Anfangsdatum ein und schreiben Sie es wie für eine der d (), w (), etc.-Funktionen aus. Zeitreihen-Variablenlisten Häufig müssen wir in Zeitreihenanalysen die Werte einer Variablen von einer Beobachtung zur nächsten verlegen oder führen. Wenn wir viele Variablen haben, kann dies umständlich sein, vor allem, wenn wir eine Variable mehr als einmal behalten müssen. In Stata können wir festlegen, welche Variablen verzögert werden sollen und wie oft ohne neue Variablen erstellt werden müssen, wodurch viel Speicherplatz und Speicherplatz gespart wird. Sie sollten beachten, dass der Befehl tsset ausgestellt wurde, bevor einer der Tricks in diesem Abschnitt funktioniert. Wenn Sie Ihre Daten als Panel-Daten definiert haben, wird Stata automatisch die Berechnungen neu beginnen, so wie es am Anfang eines Panels steht, so dass Sie sich keine Sorgen um Werte machen müssen, die von einem Panel auf das nächste übertragen werden. L. varname und F. varname Wenn Sie für eine Analyse eine Variable verzögern oder führen müssen, können Sie dies mit den L. varname (to lag) und F. varname (zu führen) tun. Beide arbeiten auf die gleiche Weise, so gut nur zeigen einige Beispiele mit L. varname. Lassen Sie uns sagen, Sie wollen in diesem Jahr Einkommen auf die letzten Jahre Einkommen: würde dies zu erreichen. Die L. erzählt Stata, um Einkommen um ein Zeitalter zu verzögern. Wenn Sie das Einkommen um mehr als einen Zeitraum verlängern wollten, würden Sie einfach die L. ändern, um etwas wie L2. Oder L3. Um sie um 2 bzw. 3 Zeitdauern zu verzögern. Die folgenden zwei Befehle werden die gleichen Ergebnisse: Eine andere nützliche Verknüpfung ist D. varname, die den Unterschied des Einkommens in Zeit 1 und Einkommen in der Zeit 2 nimmt. Zum Beispiel, sagen wir, eine Person verdient 20 gestern und 30 heute.