Экспоненциально взвешенная подвижная асимметрия / эксцесс


15

Существуют хорошо известные онлайн-формулы для вычисления экспоненциально взвешенных скользящих средних и стандартных отклонений процесса . Для среднего,(xn)n=0,1,2,

μn=(1α)μn1+αxn

и для дисперсии

σn2=(1α)σn12+α(xnμn1)(xnμn)

из которого вы можете вычислить стандартное отклонение.

Существуют ли похожие формулы для онлайн-расчета экспоненциально взвешенных моментов третьего и четвертого центральных моментов? Моя интуиция заключается в том, что они должны принять форму

M3,n=(1α)M3,n1+αf(xn,μn,μn1,Sn,Sn1)

и

M4,n=(1α)M4,n1+αf(xn,μn,μn1,Sn,Sn1,M3,n,M3,n1)

из которого вы могли бы вычислить асимметрию и эксцесс но я не смог найти простые закрытые Форма выражения для функций и . k n = M 4 , n / σ 4 n f gγn=M3,n/σn3kn=M4,n/σn4fg


Изменить: немного больше информации. Обновляющая формула для скользящей дисперсии является частным случаем формулы для экспоненциально-взвешенной скользящей ковариации, которая может быть вычислена с помощью

Cn(x,y)=(1α)Cn1(x,y)+α(xnx¯n)(yny¯n1)

где x¯n и y¯n - экспоненциальные скользящие средние x и y . Асимметрия между x и y иллюзорна и исчезает, когда вы замечаете, что yy¯n=(1α)(yy¯n1) .

Подобные формулы можно вычислить, записав центральный момент как ожидание , где веса в ожидании понимаются как экспоненциальные, и используя тот факт, что для любой функции мы имеемf ( x )En()f(x)

En(f(x))=αf(xn)+(1α)En1(f(x))

С помощью этого отношения легко получить формулы обновления для среднего и дисперсии, но это оказывается более сложным для третьего и четвертого центральных моментов.

Ответы:


6

Формулы просты, но они не так просты, как указано в вопросе.

Пусть будет предыдущий EWMA и пусть , который считается независимым от . По определению , новое взвешенное среднее значение равно для постоянного значения . Для удобства записи установите . Пусть обозначает CDF случайной величины, а обозначает функцию , порождающую моментыX = x n YYX=xnYα β = 1 - α F ϕZ=αX+(1α)Yαβ=1αFϕ

ϕX(t)=EF[exp(tX)]=Rexp(tx)dFX(x).

С Кендаллом и Стюартом пусть обозначает нецентральный момент порядка для случайной величины ; то есть . Перекос и эксцесс выражается в терминах для ; например, асимметрия определяется как гдеkZμμk(Z)kZμk(Z)=E[Zk]к=1,2,3,4μ3/μ 3 / 2 2μkk=1,2,3,4μ3/μ23/2

μ3=μ33μ2μ1+2μ13 and μ2=μ2μ12

третий и второй центральные моменты, соответственно.

По стандартным элементарным результатам,

1+μ1(Z)t+12!μ2(Z)t2+13!μ3(Z)t3+14!μ4(Z)t4+O(t5)=ϕZ(t)=ϕαX(t)ϕβY(t)=ϕX(αt)ϕY(βt)=(1+μ1(X)αt+12!μ2(X)α2t2+)(1+μ1(Y)βt+12!μ2(Y)β2t2+).

Чтобы получить желаемые нецентральные моменты, умножьте последние степенные ряды на четвертый порядок по и сравните полученное выражение за термином с членами в .tϕZ(t)


У меня возникла проблема с визуализацией формул, возможно, всякий раз, когда используется ', как с IE, так и с Firefox, не могли бы вы проверить? Благодарность!
Кварц

1
@Quartz Спасибо за внимание. Раньше это отображалось правильно, поэтому, очевидно, произошли некоторые изменения в обработке разметки . Я нашел обходной путь, заключив все одинарные кавычки в фигурные скобки. (Это изменение, вероятно, нарушило несколько десятков сообщений на этом сайте.)TEX
whuber

0

Я думаю, что следующая формула обновления работает в третий момент, хотя я был бы рад, чтобы кто-то проверил ее:

M3,n=(1α)M3,n1+α[xn(xnμn)(xn2μn)xnμn1(μn12μn) μn1(μnμn1)23(xnμn)σn12]

Обновление формулы для куртоза еще открыто ...


Почему ... в приведенной выше формуле?
Крис

Продолжение линии.
Крис Тейлор,

Ваше уравнение оказалось правильным? Я задал похожий вопрос в R. stats.stackexchange.com/q/234460/70282
Крис,

Вы учли деление на N в третий момент? Асимметрия - это отношение 3-го момента и стандартного отклонения ^ 3 примерно так: Skew = m3 / sqrt (дисперсия) ^ 3 Третий момент определяется как: m3 = sum ((x-mean) ^ 3) / n
Крис
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.