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. Os resultados das suas análises estatísticas ajudam a compreender o resultado do seu estudo, p. Se alguma variável tem algum efeito, se as variáveis estão relacionadas, se as diferenças entre grupos de observações são iguais ou diferentes, etc. As estatísticas são ferramentas da ciência, não um fim para si mesmas. Estatísticas devem ser usadas para fundamentar suas descobertas e ajudá-lo a dizer objetivamente quando você tem resultados significativos. Portanto, ao relatar os resultados estatísticos relevantes para o seu estudo, subordiná-los aos resultados biológicos reais. Relatórios Descritivos (Sumário) Estatísticas Meios. Sempre informe a média (valor médio) junto com uma medida de variabilidade (desvio padrão (s) ou erro padrão da média). Dois modos comuns de expressar a média ea variabilidade são mostrados abaixo: O comprimento total da truta marrom (n128) média de 34,4 cm (s 12,4 cm) em maio de 1994, amostras de Sebago Lake. quot s desvio padrão (este formato é preferido por Huth E outros (1994) quotTotal comprimento de truta marrom (n128) em média 34,4 plusmn 12,4 cm em maio de 1994, amostras de Sebago Lake. quot Este estilo necessita especificamente dizendo nos Métodos que a medida da variabilidade é relatada com a média. Se o resumo As estatísticas são apresentadas em forma gráfica (uma figura), você pode simplesmente relatar o resultado no texto sem verbalizar os valores de resumo: quotMean comprimento total de truta marrom em Sebago Lake aumentou 3,8 cm entre maio e setembro de 1994 (Figura 5) Frequências: Os dados de frequência devem ser resumidos no texto com medidas apropriadas, tais como percentagens, proporções ou proporções. Quanto ao período de giro de queda, cerca de 47 de trutas marrons e 24 de trutas de ribeiro foram concentradas nas partes mais profundas do lago (Tabela 3).quot Relatando Resultados de Testes Inferenciais (Hipóteses) Neste exemplo, o resultado chave é mostrado em azul eo resultado estatístico. Que comprova a descoberta, está em vermelho. O comprimento total médio de truta marrom no lago Sebago aumentou significativamente (3,8 cm) entre maio (34,4 mais 12,4 cm, n128) e setembro (38,2 plusmn 11,7 cm, n 114) 1994 (twosample t-test, p lt 0,001). NOTA : EVITE escrever frases inteiras que simplesmente digam qual teste você usou para analisar um resultado seguido por outro dando o resultado. Isto desperdiça palavras preciosas (economia.) E aumenta desnecessariamente seu comprimento dos papéis. Resumindo Resultados de Testes Estatísticos em Figuras Se os resultados mostrados em uma figura tiverem sido testados com um teste inferencial, é apropriado resumir o resultado do teste no gráfico para que o leitor possa compreender rapidamente o significado dos achados. É imperativo que você inclua informações em seus Materiais e Métodos, ou na legenda da figura, para explicar como interpretar qualquer sistema de codificação que você usa. Vários métodos comuns para resumir resultados estatísticos são mostrados abaixo. Exemplos: Comparação de grupos (testes t, ANOVA, etc.) A comparação das médias de 2 ou mais grupos é normalmente representada num gráfico de barras das médias e barras de erro associadas. Para dois grupos. A média maior pode ter 1-4 asteriscos centrados sobre a barra de erro para indicar o nível relativo do valor p. Em geral, quotquot significa plt 0,05, quot significa plt 0,01, quot significa plt 0,001 e quot significa plt0,0001. Em todos os casos, o p-valor deve ser relatado também na figura legenda O asterisco também pode ser usado com resultados tabulares como mostrado abaixo. Observe como o autor usou uma nota de rodapé para definir os valores de p que correspondem ao número de asteriscos. (Cortesia de Shelley Ball) Para três ou mais grupos existem dois sistemas normalmente utilizados: linhas ou letras. O sistema que você usa depende de como é complicado resumir o resultado. O primeiro exemplo abaixo mostra uma comparação de três meios. A linha que atravessa duas barras adjacentes indica que não são significativamente diferentes (com base num teste de comparações múltiplas) e porque a linha não inclui a média de pH 2, indica que a média de pH 2 é significativamente diferente do pH 5,3 ( Controlo) e o grupo de pH 3,5 significa. Observe que as informações sobre como interpretar o sistema de codificação (linha ou letras) estão incluídas na legenda da figura. Quando as linhas não podem ser facilmente desenhadas para resumir o resultado, a alternativa mais comum é usar letras maiúsculas colocadas sobre as barras de erro. As cartas compartilhadas em comum entre os grupos indicariam nenhuma diferença significativa. Exemplo: Resumindo Análises de Correlação e Regressão Para dados de relacionamento (parcelas X, Y) nos quais uma análise de correlação ou regressão foi realizada, é costume reportar as estatísticas de teste salientes (por exemplo, r, r-quadrado) e p-valor em O corpo do gráfico em fonte relativamente pequena, de modo a ser discreto. Se uma regressão é feita, a linha de melhor ajuste deve ser plotada ea equação da linha também fornecida no corpo do gráfico. Alterado 1-11-2017 Departamento de Biologia, Bates College. Lewiston, ME 04240Regression O que é regressão Regressão é uma medida estatística usada em finanças, investimentos e outras disciplinas que tenta determinar a força da relação entre uma variável dependente (normalmente denotada por Y) e uma série de outras variáveis variáveis Variáveis). A regressão ajuda os gestores financeiros e de investimento a valorizar os activos e a compreender as relações entre as variáveis, como os preços das matérias-primas e os stocks das empresas que operam nessas matérias-primas. Carregar o leitor. BREAKING Down Regressão Os dois tipos básicos de regressão são regressão linear e regressão linear múltipla, embora existam métodos de regressão não-linear para dados e análises mais complicados. A regressão linear usa uma variável independente para explicar ou prever o resultado da variável dependente Y, enquanto a regressão múltipla usa duas ou mais variáveis independentes para predizer o resultado. A regressão pode ajudar os profissionais de finanças e investimento, bem como profissionais de outras empresas. A regressão pode ajudar a prever as vendas de uma empresa com base no tempo, nas vendas anteriores, no crescimento do PIB ou em outras condições. O modelo de precificação de ativos de capital (CAPM) é um modelo de regressão freqüentemente usado em finanças para a determinação de preços de ativos e descoberta de custos de capital. A forma geral de cada tipo de regressão é: Regressão linear: Y a bX u Y a variável que você está tentando predizer (variável dependente) X a variável que você está usando para prever Y (variável independente) a a intercepção u a regressão Regressão residual toma um grupo de variáveis aleatórias. Pensado para ser a previsão de Y, e tenta encontrar uma relação matemática entre eles. Esta relação é tipicamente na forma de uma linha reta (regressão linear) que melhor se aproxima de todos os pontos de dados individuais. Na regressão múltipla, as variáveis separadas são diferenciadas usando números com subscrito. Regressão em Investimentos A regressão é freqüentemente usada para determinar quantos fatores específicos, como o preço de uma mercadoria, as taxas de juros. Determinadas indústrias ou setores influenciam a movimentação de preços de um ativo. O referido CAPM é baseado em regressão, e é utilizado para projetar os retornos esperados para as ações e gerar custos de capital. Os retornos de ações são regredidos contra os retornos de um índice mais amplo, como o SP 500, para gerar um beta para o estoque específico. Beta é o risco de ações em relação ao mercado ou índice e é refletido como a inclinação no modelo CAPM. O retorno esperado para o estoque em questão seria a variável dependente Y, enquanto que a variável independente X seria o prêmio de risco de mercado. Variáveis adicionais, como a capitalização de mercado de ações, índices de avaliação e retornos recentes podem ser adicionadas ao modelo CAPM para obter melhores estimativas de retornos. Esses fatores adicionais são conhecidos como Fatores Fama-Franceses, nomeados após os professores que desenvolveram o modelo de regressão linear múltipla para melhor explicar os retornos dos ativos.
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