金融機構和公司,以及個人投資者和研究人員,經常在經濟預測、股市分析或資料本身研究中使用金融時間序列資料(如資產價格、匯率、GDP、通貨膨脹和其他巨集觀經濟指標)。
但細化資料是將其應用於股票分析的關鍵。在本文中,我們將向您展示如何隔離與股票報告相關的資料點。
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資料點通常是非平穩的,或者具有隨時間變化的均值、方差和協方差。非平穩行為可以是趨勢、週期、隨機遊動或三者的組合。
通常,非平穩資料是不可預測的,無法建模或預測。使用非平穩時間序列得到的結果可能是虛假的,因為它們可能表明兩個變數之間的關係,其中一個變數不存在。為了得到一致、可靠的結果,需要將非平穩資料轉化為平穩資料。與具有可變方差和均值的非平穩過程不保持接近或隨時間返回長期均值不同,平穩過程圍繞恆定的長期均值進行回覆,並且具有獨立於時間的恆定方差。
在對非平穩金融時間序列資料進行轉換之前,我們應該區分不同型別的非平穩過程。這將使我們更好地理解這些過程,並允許我們應用正確的轉換。非平穩過程的例子有隨機遊走,有或沒有漂移(緩慢穩定的變化)和確定性趨勢(在序列的整個生命週期內與時間無關的恆定、正或負趨勢)。
有漂移或沒有漂移的隨機遊動可以透過與Yt-Yt-1=εt或Yt-Yt-1=α + ε然後過程變為差分平穩。差分法的缺點是,每次取差分時,過程會丟失一個觀測值。
具有確定趨勢的非平穩過程在去除趨勢或去趨勢後變得平穩。例如,Yt=α + βt+ε透過減去趨勢,t被轉化為平穩過程βt:Yt-βt=α + εt、 如下圖所示。用去趨勢法將非平穩過程轉化為平穩過程時,不損失觀測值。
對於具有漂移和確定性趨勢的隨機遊動,去趨勢可以消除確定性趨勢和漂移,但方差將繼續趨於無窮大。因此,還必須應用差分來消除隨機趨勢。
在金融模型中使用非平穩時間序列資料會產生不可靠和虛假的結果,導致理解和預測能力差。解決這個問題的方法是對時間序列資料進行變換,使其變得平穩。如果非平穩過程是有漂移或無漂移的隨機遊動,則透過差分將其轉化為平穩過程。另一方面,如果所分析的時間序列資料呈現確定性趨勢,則可以透過去趨勢化來避免虛假結果。
有時,非平穩序列可能同時結合了隨機趨勢和確定性趨勢,為了避免產生誤導性結果,應採用差分和去趨勢法,因為差分法將消除方差中的趨勢,而去趨勢法將消除確定性趨勢。
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