Що таке модель EWMA VAR?
Перші два
методи припускають, що всі минулі доходи мають однакову вагу. The експоненціально зважене ковзне середнє (EWMA) метод, однак, використовує експоненціально зменшуються ваги. Останні доходи мають більш високу вагу, оскільки вони впливають на «сьогоднішню» прибутковість сильніше, ніж прибутки в більш минулому.
EWMA є модель, яка передбачає зміну ціни активів з часом. JP Morgan використовує модель EWMA для розрахунку VaR. EWMA реагує на зміни волатильності, а EWMA припускає, що волатильність не є постійною в часі. Використовуючи EWMA для моделювання волатильності, рівняння буде таким: ∑
Експоненціально зважене ковзне середнє (EWMA) є статистичний алгоритм, який використовується для виявлення змін середнього значення послідовності випадкових величин.
Для процесу IC середнє значення та дисперсія традиційної статистики EWMA, наданої Робертсом (1959), є: (2.2) E ( Z i ) = μ, var ( Z i ) = σ 2 α 1 2 − α 1 ( 1 − ( 1 − α 1 ) 2 i ) , Тут і показано цільове середнє значення та дисперсію статистики EWMA відповідно.
EMWA[1] = (1-(2/(2+1)))*17,39 + (2/(2+1))*8,7 = 11,59 що відрізняється від 10,87. EMWA[2] = (1-(2/(2+1)))*10,87 + (2/(2+1))*2,9 = 5,55, що відрізняється від 5,35. EMWA[3] = (1-(2/(2+1)))*5,35 + (2/(2+1))*1,45 = 2,75, що відрізняється від 2,71.
VAR моделі (векторні моделі авторегресії) використовуються для багатовимірний часовий ряд. Структура полягає в тому, що кожна змінна є лінійною функцією минулих затримок своєї самої та минулих затримок інших змінних.