Eu tenho uma série de séries temporais no pacote ggplot2 e eu executei a média móvel e gostaria de adicionar o resultado da média móvel ao enredo das séries temporais. Exemplo de conjunto de dados (p31): ambtemp dt -1,14 2007-09-29 00:01:57 -1.12 2007-09-29 00:03:57 -1.33 2007-09-29 00:05:57 -1.44 2007 -09-29 00:07:57 -1,54 2007-09-29 00:09:57 -1,29 2007-09-29 00:11:57 Código aplicado para a apresentação da série temporal: Amostra do gráfico médio móvel Amostra dos resultados esperados O O desafio é que os dados da série temporal são obtidos a partir do conjunto de dados que inclui timestamps e temperatura, mas os dados médios em movimento incluem apenas a coluna média e não os timestamps e a instalação desses dois podem causar inconsistência. gt mav (c (4,5,4,6) 3) Série de tempo: Iniciar 1 Fim 4 Frequência 1 1 NA 4.333333 5.000000 NA Aqui estava tentando fazer uma média móvel que levou em conta os últimos 3 números, então eu esperava obter apenas dois números de volta 8211 4.333333 e 5 8211 e se Haveria valores de NA, pensei que eles deveriam estar no início da seqüência. Na verdade, isso é o que o parâmetro 8216sides8217 controla: lados apenas para filtros de convolução. Se os lados 1 os coeficientes de filtro são para valores passados somente se os lados 2 estiverem centrados em torno de lag 0. Neste caso, o comprimento do filtro deve ser estranho, mas se for uniforme, mais do filtro é encaminhado no tempo do que para trás. Assim, na nossa função 8216mav8217, a média móvel parece ter ambos os lados do valor atual em vez de apenas em valores passados. Nós podemos ajustar isso para obter o comportamento que queremos: gt library (zoo) gt rollmean (c (4,5,4,6), 3) 1 4.333333 5.000000 Eu também percebi que posso listar todas as funções em um pacote com o 8216ls8217 Funcionamento, portanto, eu deveria estar digitalizando a lista de funções da zoo8217s na próxima vez que eu precisar fazer algumas séries temporais relacionadas 8211 there8217ll provavelmente já é uma função para ela gt ls (quotpackage: zooquot) 1 quotas. Datequot quotas. Date. numericquot quotas. Date. tsquot 4 Quotas. Date. yearmonquot quotas. Date. yearqtrquot quotas. yearmonquot 7 quotas. yearmon. defaultquot quotas. yearqtrquot quotas. yearqtr. defaultquot 10 quotas. zooquot quotas. zoo. defaultquot quotas. zooregquot 13 quotas. zooreg. defaultquot quotautoplot. zooquot quotcbind. Zooquot 16 quotcoredataquot quatcoredata. defaultquot quotcoredatalt-quot 19 quotfacetfreequot quotformat. yearqtrquot quotfortify. zooot 22 quotfrequencylt-quet quotifelse. zoootot quotindexquot 25 quotindexlt-quotindex2charquot quotis. regularquot 28 quotis. zooquot quotmake. par. listquot q UotMATCHquot 31 quatMATCH. defaultquot quatMATCH. timesquot quotmedian. zoootot 34 quotmerge. zooquot quotna. aggregatequot quotna. aggregate. defaultquot 37 quotna. approxquot quotna. approx. defaultquot quotna. fillquot 40 quotna. fill. defaultquot quotna. locfquot quotna. locf. defaultquot 43 Quotna. splinequot quotna. spline. defaultquot quotna. StructTSquot 46 quotna. trimquot quotna. trim. defaultquot quotna. trim. tsquot 49 quotORDERquot quotORDER. defaultquot quotpanel. lines. itsquot 52 quotpanel. lines. tisquot quotpanel. lines. tsquot quotpanel. lines. Zooquot 55 quotpanel. plot. customquot quotpanel. plot. defaultquot quotpanel. points. itsquot 58 quotpanel. points. tisquot quotpanel. points. tsquot quotpanel. points. zooot 61 quotpanel. polygon. itsquot quotpanel. polygon. tisquot quotpanel. polygon. tsquot 64 Quotpanel. polygon. zooquot quotpanel. rect. itsquot quotpanel. rect. tisquot 67 quotpanel. rect. tsquot quotpanel. rect. zooot quotpanel. segments. itsquot 70 quotpanel. segments. tisquot quotpanel. segments. tsquot quotpanel. se Gments. zooot 73 quotpanel. text. itsquot quotpanel. text. tisquot quotpanel. text. tsquot 76 quotpanel. text. zooquot quotplot. zooquot quotquantile. zoootot 79 quotrbind. zooquot quotread. zooquot quotrev. zooot 82 quotrollapplyquot quotrollapplyrquot quotrollmaxquot 85 quotrollmax. defaultquot quotrollmaxrquot quotrollmeanquot 88 quotrollmean. defaultquot quotrollmeanrquot quotrollmedianquot 91 quotrollmedian. defaultquot quotrollmedianrquot quotrollsumquot 94 quotrollsum. defaultquot quotrollsumrquot quotscalexyearmonquot 97 quotscalexyearqtrquot quotscaleyyearmonquot quotscaleyyearqtrquot 100 quotSys. yearmonquot quotSys. yearqtrquot quottimelt-quot 103 quotwrite. zooquot quotxblocksquot quotxblocks. defaultquot 106 quotxtfrm. zooquot quotyearmonquot quotyearmontransquot 109 quotyearqtrquot quotyearqtrtransquot Quotzooot 112 quotzooregquot Be Sociable, Share
Análise da Estratégia de Cobertura Ótima para o potencial de reduzir os custos de cobertura O Modelo de Estratégia de Cobertura Ótima é uma ferramenta simples, que calcula automaticamente a porcentagem ideal de exposição ao hedge e as economias econômicas líquidas resultantes. O modelo utiliza um fator de aversão ao risco para determinar a porcentagem de exposição a não hedge, potencialmente economizando consideráveis custos de hedge. A aversão ao risco Sigma representa o nível de risco que a empresa está disposta a realizar, o que se traduz na máxima probabilidade admissível de a entidade não conseguir cumprir as obrigações financeiras em 10 anos. A maior proporção de lucros expostos aos ganhos totais com menor diversificação interna representa um maior potencial de hedge de ganho. Quanto mais volátil for o preço de risco de cobertura, mais hedge é útil. Em contraste, com ganhos mais voláteis que não podem ser cobertos, a cobertura é menos útil à medida que mais volatilidade de lucr...
Comments
Post a Comment