بيانات الفروق في العملات الأجنبية

مقدمة إلى العمليات الثابتة وغير الثابتة المؤسسات المالية والشركات وكذلك المستثمرين والباحثين الأفراد غالبا ما تستخدم بيانات سلسلة زمنية مالية (مثل أسعار الأصول وأسعار الصرف الناتج المحلي الإجمالي والتضخم ومؤشرات الاقتصاد الكلي الأخرى) في التنبؤات الاقتصادية، وتحليل سوق الأسهم أو دراسات البيانات نفسها. ولكن تكرير البيانات هو المفتاح لتكون قادرة على تطبيقه على تحليل الأسهم الخاصة بك. في هذه المقالة، تظهر لك أيضا كيفية عزل نقاط البيانات ذات الصلة لتقارير الأسهم الخاصة بك. البيانات الأولية للطهي غالبا ما تكون نقاط البيانات غير ثابتة أو لديها وسائل أو تباينات أو تغيرات تتغير بمرور الوقت. السلوكيات غير ثابتة يمكن أن تكون الاتجاهات والدورات، والمشي عشوائية أو مجموعات من الثلاثة. فالبيانات غير الثابتة، كقاعدة عامة، لا يمكن التنبؤ بها ولا يمكن وضع نماذج لها أو التنبؤ بها. قد تكون النتائج التي تم الحصول عليها باستخدام السلاسل الزمنية غير الثابتة زائفة لأنها قد تشير إلى وجود علاقة بين متغيرين حيث لا يوجد أحد. ومن أجل الحصول على نتائج متسقة وموثوقة، يلزم تحويل البيانات غير الثابتة إلى بيانات ثابتة. وعلى النقيض من العملية غير الثابتة التي لها تباين متغير ومتوسط ​​لا يبقى قريبا، أو يعود إلى متوسط ​​المدى الطويل مع مرور الوقت، فإن العملية الثابتة تعود حول متوسط ​​ثابت على المدى الطويل ولها تباين ثابت مستقل من الوقت. كوبريريت 2007 إنفستوبيديا أنواع العمليات غير الثابتة قبل أن نصل إلى نقطة التحول لبيانات سلسلة زمنية مالية غير ثابتة، يجب أن نميز بين الأنواع المختلفة من العمليات غير الثابتة. وهذا سيوفر لنا فهما أفضل للعمليات ويسمح لنا بتطبيق التحول الصحيح. أمثلة على العمليات غير الثابتة هي المشي العشوائي مع أو بدون الانجراف (تغيير ثابت بطيء) والاتجاهات الحتمية (الاتجاهات التي هي ثابتة، إيجابية أو سلبية، مستقلة عن الوقت طوال حياة السلسلة). كوبريريت 2007 إنفستوبيديا المشي العشوائي النقي (Y t t t-t) تتوقع المشي العشوائي أن القيمة في الوقت t سوف تكون مساوية لقيمة الفترة الماضية بالإضافة إلى المكون العشوائي (غير النظامي) الذي هو الضوضاء البيضاء، وهو ما يعني t هو مستقل وموزع بشكل متطابق مع متوسط ​​0 والتباين. ويمكن أيضا تسمية المشي العشوائي عملية متكاملة من بعض النظام، عملية مع جذر وحدة أو عملية مع اتجاه مؤشر ستوكاستيك. إنها عملية غير متكررة يمكن أن تتحرك بعيدا عن المتوسط ​​إما في اتجاه إيجابي أو سلبي. ميزة أخرى من المشي العشوائي هو أن التباين يتطور مع مرور الوقت ويذهب إلى ما لا نهاية مع مرور الوقت إلى ما لا نهاية وبالتالي، لا يمكن التنبؤ المشي العشوائي. المشي العشوائي مع الانجراف (y t t-1 t) إذا كان نموذج المشي العشوائي يتنبأ بأن القيمة في الوقت t تساوي قيمة الفترات الأخيرة بالإضافة إلى ثابت، أو الانجراف ()، و مصطلح الضوضاء البيضاء (t)، ثم وهذه العملية هو المشي العشوائي مع الانجراف. كما أنه لا يعود إلى المدى الطويل ويعتمد التباين على الوقت. الاتجاه الحاسم (Y t t t) غالبا ما يتم الخلط بين المشي العشوائي مع الانجراف لاتجاه حتمي. ويشمل كل من الانجراف وعنصر الضوضاء البيضاء، ولكن القيمة في الوقت t في حالة المشي العشوائي تراجعت على قيمة الفترات الأخيرة (Y ر -1)، في حين أنه في حالة وجود اتجاه حتمي يتم تراجعت على (t). فالعملية غير الثابتة ذات الاتجاه الحتمي لها متوسط ​​ينمو حول اتجاه ثابت ثابت ومستقل من الزمن. المشي العشوائي مع الاتجاه الانجراف والحزم (Y t t-1 ت) مثال آخر هو عملية غير ثابتة تجمع بين المشي العشوائي مع عنصر الانجراف () واتجاه حتمي (t).وهو يحدد القيمة في الوقت t حسب قيمة الفترات الأخيرة، والانحراف، والاتجاه، والمكون العشوائي. (لمعرفة المزيد عن المشي العشوائي والاتجاهات، انظر لدينا المفاهيم المالية البرنامج التعليمي.) الاتجاه والفرق ثابتة يمكن أن تتحول المشي العشوائي مع أو بدون الانجراف إلى عملية ثابتة عن طريق اختلاف (طرح Y ر -1 من Y ر، أخذ الاختلاف Y t - Y t-1) في المقابل Y t - Y t-1 t أو Y t - Y t-1 t ثم تصبح العملية ثابتة - ثابتة. وعيب الاختلاف هو أن العملية تفقد ملاحظة واحدة في كل مرة يتم فيها أخذ الفرق. كوبريريت 2007 إنفستوبيديا عملية غير ثابتة مع اتجاه حتمي تصبح ثابتة بعد إزالة هذا الاتجاه، أو ديترندينغ. على سبيل المثال، يتم تحويل t t إلى عملية ثابتة بطرح الاتجاه t: يت - t t، كما هو مبين في الشكل 4 أدناه. لا يتم فقدان أي ملاحظة عند استخدام التجزيء لتحويل عملية غير ثابتة إلى ثابتة. ري: ست: الاختلاف الأول في بيانات اللوحة فري، 18 نوف 2005 09:06:49 -0500 زتيفريغ، فد لا الاختلاف الأول بالنسبة لك . لا تحتاج إلى الفرق الأول المتغيرات الخاصة بك. دانيال في الساعة 12:35 صباحا 11182005، كتبت: أود أن أرفق سؤالا على السؤال الذي سبق أن طلبته. بالنسبة لأول أمر فارق في زتيفريغ y z x (z a b c)، فد i (بانليد) هل يجب أن أختلف بين جميع المتغيرات، هل يقوم كوماند تلقائيا بذلك، أم أن هذا ليس الاختلاف الأول الذي أفكر به في آسف لجميع تلك الأسئلة شت. أنا فقط أمرت شت اليدوي، ولكن لا يمكن الانتظار حتى يحصل هنا. كتب غريغور فرانز: أولا، شكرا لك على الأشخاص الذين ردوا على سؤالي الأخير حول، بيتا. عند استخدام البيانات لوحة مع نهج الاختلاف الأول كما هو موضح في وولدريدج (2002) يمكن استخدام الأمر شت يبدو أنني غير قادر من ملفات المساعدة. لذلك أنا فقط الفرق كل المتغيرات بلدي وتشغيل ريج ديلتاي عادي ديل شكرا شكرا مرة أخرى،