How To Calcul Y Hat In Stata Forex

Razão Sharpe BREAKING Down Razão Sharpe O índice Sharpe tornou-se o método mais utilizado para calcular o retorno ajustado ao risco no entanto, pode ser impreciso quando aplicado a carteiras ou ativos que não possuem uma distribuição normal dos retornos esperados. Muitos ativos possuem alto grau de kurtosis (cauda gordo) ou negatividade negativa. O índice Sharp também tende a falhar ao analisar as carteiras com riscos não-lineares significativos, como opções ou warrants. Metodologias alternativas de retorno ajustadas ao risco emergiram ao longo dos anos, incluindo a Razão Sortino. Return Over Maximum Drawdown (RoMaD) e Treynor Ratio. A Teoria Moderna da Carteira afirma que a adição de ativos a uma carteira diversificada que possui correlações de menos de um entre si pode diminuir o risco do portfólio sem sacrificar o retorno. Essa diversificação servirá para aumentar o índice de Sharpe de um portfólio. Relação de Sharpe (retorno médio do portfólio Taxa sem risco) Desvio padrão do retorno da carteira A fórmula de taxa Sharpe ex-ante usa os retornos esperados, enquanto o índice Sharpe ex-post usa rendimentos realizados. Aplicações da Razão de Sharpe A relação de Sharpe é freqüentemente usada para comparar a mudança nas características gerais de retorno de risco de uma carteira quando um novo ativo ou classe de ativos é adicionado a ela. Por exemplo, um gerente de portfólio está considerando adicionar uma alocação de fundos de hedge à sua carteira de ações de investimento 5050 existente, que possui um índice Sharpe de 0,67. Se a alocação de novas carteiras for 404020 ações, títulos e uma diversificada alocação de hedge funds (talvez um fundo de fundos), o índice Sharpe aumenta para 0,87. Isso indica que, embora o investimento em hedge funds seja arriscado como uma exposição autônoma, ele melhora a característica risco-retorno da carteira combinada e, assim, acrescenta um benefício de diversificação. Se a adição do novo investimento baixou o índice Sharpe, não deve ser adicionado ao portfólio. O índice de Sharpe também pode ajudar a explicar se o retorno de um excesso de carteira deve-se a decisões de investimento inteligente ou a um risco demais. Embora um portfólio ou fundo possa desfrutar de retornos mais altos do que seus pares, é apenas um bom investimento se esses retornos mais altos não vierem com um excesso de risco adicional. Quanto maior o índice Sharpe de carteiras, melhor será o desempenho ajustado ao risco. Uma relação Sharpe negativa indica que um recurso sem risco seria melhor do que a segurança que está sendo analisada. Críticas e alternativas O índice Sharpe usa o desvio padrão dos retornos no denominador como seu proxy do risco total do portfólio, o que pressupõe que os retornos são normalmente distribuídos. A evidência mostrou que os retornos sobre os ativos financeiros tendem a desviar-se de uma distribuição normal e podem fazer interpretações da relação Sharpe enganadoras. Uma variação da razão Sharpe é a razão Sortino. Que remove os efeitos dos movimentos ascendentes dos preços no desvio padrão para medir apenas retorno contra a volatilidade do preço decrescente e usa a semivariância no denominador. A relação Treynor usa risco sistemático. Ou beta () em vez de desvio padrão como a medida de risco no denominador. O índice de Sharpe também pode ser jogado por fundos de hedge ou por gerentes de portfólio que buscam aumentar seu histórico aparente de retorno ajustado ao risco. Isso pode ser feito através de: Alongamento do intervalo de medição: Isso resultará em uma menor estimativa de volatilidade. Por exemplo, o desvio padrão anualizado dos retornos diários é geralmente superior ao dos retornos semanais, o que, por sua vez, é maior do que o retorno mensal. Combinando os retornos mensais, mas calculando o desvio padrão dos retornos mensais não compostos. Escrever fora do dinheiro coloca e convoca um portfólio: esta estratégia pode potencialmente aumentar o retorno, cobrando a opção premium sem pagar por vários anos. Estratégias que envolvem assumir o risco de inadimplência. risco de liquidez. Ou outras formas de risco de catástrofe têm a mesma capacidade de relatar uma relação Sharpe tendencialmente elevada. (Um exemplo é os índices Sharpe de fundos de hedge neutros do mercado antes e depois da crise de liquidez de 1998.) Suavização dos retornos: usando certas estruturas derivadas, marcação infrequente ao mercado de ativos ilíquidos ou usando modelos de preços que subestimam ganhos ou perdas mensais podem Reduzir a volatilidade relatada. Eliminando rendimentos extremos: uma vez que tais retornos aumentam o desvio padrão reportado de um fundo de hedge, um gerente pode optar por tentar eliminar os melhores e os piores retornos mensais a cada ano para reduzir o desvio padrão. NOTICE: O grupo de consultoria IDRE estatística estará migrando O site do WordPress CMS em fevereiro para facilitar o manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital, ajudando o Grupo de Consultoria Estatal, oferecendo exemplos de livros de texto da Stata Introdução à prática de estatísticas por Moore e McCabe Capítulo 10: Inferência para regressão NOTA: Esta página foi desvinculada. Já não é mantida, e as informações nesta página podem estar desatualizadas. Como esta página foi desvinculada, não podemos responder perguntas sobre esta página. Os primeiros exemplos utilizam o arquivo EG10001. Figura 10.3, página 667. A Figura 10.4, página 668 pode ser produzida com o comando de regressão abaixo. A densidade variável é a variável dependente, e lskin é a variável preditor. Figura 10.6, página 670 é um gráfico dos resíduos por caso. Você pode gerar o residual usando o comando predizer, conforme mostrado abaixo. Nomeamos as res residuais. Mas nós poderíamos ter escolhido um nome diferente se quisermos. Então, usamos o comando gráfico para graficar res por assunto (o número do caso). A opção yline (0) coloca uma linha onde Y é 0 (como mostrado na figura 10.6). Figura 10.7, a página 670 mostra o residual graficado pelo lskin e é produzido usando o comando do gráfico abaixo. A Figura 10.8, página 671 pode ser obtida com o comando qnorm. O eixo x é rotulado de forma diferente, mas transmite a mesma informação. O comando qnorm altera a ordem dos dados. Nós classificamos os dados sobre o assunto para colocar os dados de volta em ordem. Exemplo 10.3, página 673. Repetimos a regressão de cima, que contém o teste de B1 e o intervalo de confiança para B1. Podemos produzir a Figura 10.9, página 675 com os comandos abaixo. Nós já temos lskin e densidade, então não precisamos obter aqueles. Usamos o comando predizer para obter o valor previsto de densidade e chamamos o valor previsto yhat. Usamos o comando predizer para obter o erro padrão e chamamos isso de stderr. A opção stdp diz ao Stata que desejamos obter o erro padrão. Podemos então criar o intervalo de confiança usando os comandos abaixo. A variável yhatll é o limite de confiança mais baixo, e yhatul é o limite de confiança superior. O invttail (89, .975) nos dá o valor t para df89 na parte superior e inferior 2.5 da distribuição, o que corresponde a um intervalo de confiança 95. Em seguida, listamos esses valores como mostrado na Figura 10.9, página 675. O comando gráfico twoway abaixo cria a figura 10.10, página 675. A primeira parte do gráfico, (densidade de dispersão lskin). Cria a trama de dispersão. A segunda parte (lfit density lskin) supera a linha de regressão linear e a parte final (lfitci density lskin, ciplot (rline)) sobrepõe o intervalo de confiança para a linha de regressão e o ciplot (rline) se livra da sombra com o O gráfico padrão da lfitci fornece. Nota: Stata não extrapola a previsão após o intervalo dos dados, portanto, o valor previsto e o intervalo de confiança que produzimos no Stata não coincidem exatamente com a figura 10.10 no livro. Os seguintes comandos obtêm os valores da figura 10.11. Nesta figura, queremos o erro padrão para a previsão. Para obter este erro padrão, usamos a opção stdf (no Stata lingo, o f é para previsão) e chamamos a variável stderrf. Em seguida, criamos yhatllf e yhatulf como fizemos para a figura 10.9. Figura 10.12, a página 678 é representada como a figura 10.10, no entanto, usamos o stdf no gráfico lfitci para obter o intervalo de predição. Nota: o Stata não extrapola a previsão após o intervalo dos dados, portanto, o valor previsto e o intervalo de predição que produzimos no Stata não coincidem exatamente com a figura 10.12 no livro. Nós omitimos a figura 10.13 por enquanto. A seção 10.2 mostra muitas das mesmas coisas mostradas na seção 10.1, mas mostra como fazer cálculos manuais para obter os resultados. Você pode consultar a seção 10.1 para ver como você pode obter esses resultados em Stata. No entanto, o exemplo 10.15, página 692 mostra algo novo, como testar o significado de uma correlação. Isso é mostrado abaixo usando o comando pwcorr. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia.