I. 1. Idősorok alapvető tulajdonságai - c. Alapstatisztikák (Matlab)

Zdroj
ručne priradené
Pridané

Pozrieť na YouTube →

Preber si túto prednášku so svojou AI

Skopíruj pripravený podklad a vlož ho do ChatGPT, Claude alebo inej AI — bude ťa učiť alebo skúšať len z tejto prednášky.

Otvoriť AI: ChatGPT · Claude · Gemini

Zhrnutie prednášky

Prednáška predstavuje prácu v MATLABe pri analýze finančných časových radov: rozhranie (editor, workspace, command window, current folder), písanie skriptov s komentármi a použitie toolboxu Kevina Sheppara (MFE Toolbox, UCSD GARCH Toolbox). Ukazuje sa načítanie dát z Excelu cez xlsread, výpočet logaritmických výnosov pomocou diff(log(data)) a potlačenie výpisu bodkočiarkou. Následne sa vytvára rutina na výpočet základných štatistík (priemer, smerodajná odchýlka, šikmosť, špicatosť) pre každý stĺpec, pričom sa vysvetľuje indexovanie matíc. Na záver sa prechádza k testom normality (Jarque–Bera), autokorelácie (Ljung–Box), heteroskedasticity (ARCH) a stacionarity (ADF) a hľadá sa ich funkcia v toolboxe.

  • - Skript sa začína komentármi (%) a príkazom clear, aby sa predišlo prepisovaniu starých premenných.
  • - Dáta sa načítajú pomocou xlsread; MATLAB automaticky vynechá hlavičku a dátumový stĺpec.
  • - Logaritmické výnosy sa počítajú ako ret = diff(log(data)); bodkočiarka potláča výpis do command window.
  • - Indexovanie matíc: matrix(riadok, stĺpec), rozsahy cez dvojbodku, indexy i a j; MATLAB rozlišuje veľké a malé písmená.
  • - Základné momenty sa počítajú cez mean, std, skewness a kurtosis (pozor na excess kurtosis, od ktorej sa odčítava 3).
  • - Testy: Jarque–Bera (normalita), Ljung–Box (autokorelácia), ARCH (heteroskedasticita) s p-hodnotou nad 0,05; ADF (stacionarita) s p-hodnotou pod 0,05.
  • - MFE Toolbox obsahuje funkcie v .m súboroch s dokumentáciou vstupov a výstupov, pričom niektoré parametre sú voliteľné.

Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.