Manipulação de dados em forex stata

A resposta depende em que nível você quer fazer econometria, e qual é a sua especialização. Eu divido os programas em três categorias: um clique, semi-codificação e codificação pura. Programas “um-clique” (quase) não requer codificação, resultados obtidos por um clique. STATA: A maioria dos programas de graduação usa o STATA. É o melhor programa (mesmo no nível de PhD) se você quiser estimar os dados do painel (ou seja, onde os dados têm tanto a dimensão da seção transversal como da série temporal. Exemplos típicos são pesquisas e conjuntos de dados de comércio internacional). Eviews: Menos famoso que o Stata, mas fornece uma análise de séries temporais muito melhor. Se você não quer fazer séries temporais, esqueça Eviews. SPSS: Eu não tenho muita informação sobre isso. Mas posso dizer que isso não é muito usado. Programas Semi-Codificados SAS: Costumava ser um grande negócio 10-20 anos atrás. Agora não tão famoso quanto antes - embora haja algumas empresas que ainda preferem estritamente usar o SAS. R: Talvez o programa mais popular hoje em dia. Antes de mais nada, os pacotes R e R (algoritmos pré-escritos por outros) estão ficando maiores e maiores. Na verdade, R pode ser listado na próxima seção também, porque é possível codificar tudo em R. No entanto, o fato de existirem tantos pacotes prontos para uso em R também o torna um programa de Semi-Codificação, se desejado. Programas de Codificação Pura MATLAB: O programa mais famoso entre os econometristas (de alto nível). Muitas economias aplicadas foram feitas pelo Matlab. Muitos pesquisadores colocam seus códigos Matlab online. Tem um bom pacote Econometria - ainda é necessário codificar. PYTHON: É mais poderoso e mais rápido que o Matlab. No entanto, é uma linguagem muito nova que ainda está em desenvolvimento. C: Se alguém quiser fazer codificação hardcore, então C é o programa final. É extremamente rápido em termos de computação (uma vez, minha simulação levou 25 horas em Matlab, enquanto C correu o código em 3-4 horas). FORTRAN: Professores acima de 55 anos irão conhecer este programa. It039s (quase) não é mais usado - embora devamos mostrar algum respeito ao Pai dos Programas de Codificação. BONUS: Existem várias outras linguagens de programação, é claro. Se você estiver no Reino Unido (especialmente em Oxford), você acabará usando um programa chamado Ox. que é um programa otimizado para álgebra matricial e, portanto, para econometria. Gretl é extremamente fácil de usar - mas menos para oferecer - programa. Entre todas as opções, eu sugiro que você aprenda R independentemente de você querer trabalhar na academia ou na indústria (mais e mais empresas começam a usar o R, a propósito). Mas se você quiser ficar longe da codificação, então vá para STATA. 11,7k Visualizações middot Ver Upvotes middot Não para reprodução Mohammad Zamani. Forex Trader e Analista Financeiro na Capital Market Analyst - CMA A melhor coisa é colocar as mãos nos pacotes e experimentá-los Ou, você pode falar com as pessoas que usam o programa regularmente. Tenho experiência com STATA e experiência limitada com SPSS, no entanto, encontrei as seguintes vantagens do SATA sobre o SPSS: Base de usuários amigável e muito bom suporte à empresa Documentação muito melhor Estimadores de máxima verossimilhança (Tobit, logit multinomial, logit ordinal, probit ordinal) rotinas de séries temporais Correção de Huber-White para heteroskedascity Recursos de análise de dados em painel Desenvolvimento mais rápido que o SPSS Regressão de Cox Pode fazer muito mais procedimentos que SPSS Espero que possa ajudar.8.5k Visualizações middot Visualizar Upvotes middot Não para reproduçãoAnálise de regressão 13 Para encontrar o erro padrão de a estimativa, tomamos a soma de todos os termos residuais quadrados e dividimos por (n - 2), e depois pegamos a raiz quadrada do resultado. Neste caso, a soma dos resíduos quadrados é de 0.090.160.642.250.04 3.18. Com cinco observações, n - 2 3 e SEE (3.18 / 3) 1/2 1.03. O cálculo do erro padrão é relativamente semelhante ao do desvio padrão para uma amostra (n - 2 é usado em vez de n - 1). Dá alguma indicação da qualidade preditiva de um modelo de regressão, com números mais baixos da SEE indicando que previsões mais precisas são possíveis. No entanto, a medida de erro padrão não indica até que ponto a variável independente explica variações no modelo dependente. Coeficiente de determinação Como o erro padrão, essa estatística fornece uma indicação de quão bem um modelo de regressão linear serve como um estimador de valores para a variável dependente. Ele funciona medindo a fração da variação total da variável dependente que pode ser explicada pela variação na variável independente. Neste contexto, a variação total é composta por duas frações: Variação total explicada variação variação não explicada variação total variação total O coeficiente de determinação. ou explicou a variação como uma porcentagem da variação total, é o primeiro desses dois termos. Às vezes é expresso como 1 - (variação inexplicada / variação total). Para uma regressão linear simples com uma variável independente, o método simples para calcular o coeficiente de determinação é quadrar o coeficiente de correlação entre as variáveis ​​dependentes e independentes. Como o coeficiente de correlação é dado por r, o coeficiente de determinação é popularmente conhecido como R 2 ou R ao quadrado. Por exemplo, se o coeficiente de correlação é 0,76, o R-quadrado é (0,76) 2 0,578. Termos de R-quadrado são geralmente expressos como porcentagens, portanto, 0,578 seria 57,8. Um segundo método de calcular esse número seria encontrar a variação total na variável dependente Y como a soma dos desvios quadrados da média da amostra. Em seguida, calcule o erro padrão da estimativa seguindo o processo descrito na seção anterior. O coeficiente de determinação é então calculado por (variação total em Y - variação inexplicada em Y) / variação total em Y. Este segundo método é necessário para regressões múltiplas, onde há mais de uma variável independente, mas para nosso contexto seremos forneceu o r (coeficiente de correlação) para calcular um R ao quadrado. O que R 2 nos diz são as mudanças na variável dependente Y que são explicadas pelas mudanças na variável independente X. R 2 de 57,8 diz que 57,8 das mudanças em Y resultam de X isso também significa que 1 - 57,8 ou 42,2 as mudanças em Y são inexplicáveis ​​por X e são o resultado de outros fatores. Então, quanto maior o R-quadrado, melhor a natureza preditiva do modelo de regressão linear. Coeficientes de regressão Para qualquer um dos coeficientes de regressão (intercepto a, ou declive b), um intervalo de confiança pode ser determinado com a seguinte informação: 13 Um valor de parâmetro estimado de uma amostra 13 Erro padrão da estimativa (SEE) 13 Nível de significância para t - distribuição 13 Graus de liberdade (que é o tamanho da amostra - 2) 13 Para um coeficiente de inclinação, a fórmula para o intervalo de confiança é dada por btc SEE, onde tc é o valor t crítico em nosso nível significativo escolhido. Para ilustrar, faça uma regressão linear com retornos de fundos mútuos como a variável dependente e o índice SampP 500 como a variável independente. Para cinco anos de retornos trimestrais, o coeficiente de inclinação b é de 1,18, com um erro padrão da estimativa de 0,147. A distribuição t de estudantes para 18 graus de liberdade (20 quartos - 2) a um nível de significância de 0,05 é de 2,101. Esses dados nos dão um intervalo de confiança de 1,18 (0,147) (2,101), ou um intervalo de 0,87 a 1,49. Nossa interpretação é que há apenas uma chance de que a inclinação da população seja menor que 0,87 ou maior que 1,49 - estamos 95 confiantes de que esse fundo é pelo menos 87 tão volátil quanto o SampP 500, mas não mais do que 149 volátil, com base em nossa amostra de cinco anos. Teste de hipóteses e coeficientes de regressão Os coeficientes de regressão são frequentemente testados usando o procedimento de teste de hipóteses. Dependendo do que o analista pretende provar, podemos testar um coeficiente de inclinação para determinar se ele explica as chances na variável dependente e até que ponto explica as mudanças. Os betas (coeficientes de inclinação) podem ser determinados acima ou abaixo de 1 (mais voláteis ou menos voláteis que o mercado). O alfas (o coeficiente de intercepção) pode ser testado numa regressão entre um fundo mútuo e o índice de mercado relevante para determinar se existe evidência de um alfa suficientemente positivo (sugerindo valor acrescentado pelo gestor do fundo). A mecânica do teste de hipóteses é semelhante aos exemplos que usamos anteriormente. Uma hipótese nula é escolhida com base em um valor não igual a, maior que ou menor que, com a alternativa satisfazendo todos os valores não cobertos no caso nulo. Suponha, em nosso exemplo anterior, onde regredimos um retorno de fundos mútuos no SampP 500 por 20 trimestres, nossa hipótese é que esse fundo mútuo é mais volátil do que o mercado. Um fundo igual em volatilidade ao mercado terá a inclinação b de 1,0, portanto, para este teste de hipótese, declaramos a hipótese nula (H 0) como o caso em que a inclinação é menor ou maior que 1,0 (isto é, H 0: b l 1,0 ). A hipótese alternativa H a tem b gt 1.0. Sabemos que este é um caso maior do que o caso (ou seja, unicaudal) - se assumirmos um nível de significância de 0,05, t é igual a 1,734 em graus de liberdade n - 2 18. Exemplo: Interpretando um Teste de Hipótese tinha estimado b de 1,18 e erro padrão de 0,147. Nossa estatística de teste é calculada com esta fórmula: coeficiente estimado - coeficiente hipotético. / erro padrão (1,18 - 1,0) / 0,147 0,18 / 0,147, ou t 1,224. Para este exemplo, nossa estatística de teste calculada está abaixo do nível de rejeição de 1.734, portanto, não podemos rejeitar a hipótese nula de que o fundo é mais volátil do que o mercado. Interpretação: a hipótese de que b gt 1 para este fundo provavelmente precisa de mais observações (graus de liberdade) para ser comprovada com significância estatística. Além disso, com 1,18 apenas ligeiramente acima de 1,0, é bem possível que esse fundo não seja tão volátil quanto o mercado, e estávamos corretos em não rejeitar a hipótese nula. Exemplo: Interpretando um coeficiente de regressão É provável que o exame CFA forneça as estatísticas resumidas de uma regressão linear e peça interpretação. Para ilustrar, assuma as seguintes estatísticas para uma regressão entre um fundo de crescimento small cap e o índice Russell 2000: 13 Coeficiente de correlação 13 As duas abreviações a serem entendidas são RSS e SSE: 13 RSS. ou a soma de regressão de quadrados, é a quantidade de variação total na variável dependente Y que é explicada na equação de regressão. O RSS é calculado calculando cada desvio entre um valor previsto de Y e o valor médio de Y, ajustando o desvio e somando todos os termos. Se uma variável independente não explica nenhuma das variações em uma variável dependente, então os valores previstos de Y são iguais ao valor médio e RSS 0. 13 SSE. ou a soma do erro quadrado dos resíduos, é calculada encontrando o desvio entre um Y previsto e um Y real, quadrando o resultado e somando todos os termos. 13 TSS, ou variação total, é a soma de RSS e SSE. Em outras palavras, esse processo ANOVA divide a variação em duas partes: uma explicada pelo modelo e outra não. Essencialmente, para uma equação de regressão ter alta qualidade preditiva, precisamos ver um RSS alto e um SSE baixo, o que tornará a proporção (RSS / 1) / SSE / (n - 2) alta e (com base em uma comparação com um valor F crítico) estatisticamente significativo. O valor crítico é retirado da distribuição F e é baseado em graus de liberdade. Por exemplo, com 20 observações, os graus de liberdade seriam n - 2, ou 18, resultando em um valor crítico (da tabela) de 2,19. Se RSS fosse 2.5 e SSE fosse 1.8, então a estatística de teste seria F (2.5 / (1.8 / 18) 25, que está acima do valor crítico, o que indica que a equação de regressão tem qualidade preditiva (b é diferente de 0) Estimando Estatísticas Econômicas com Modelos de Regressão Modelos de regressão são freqüentemente usados ​​para estimar estatísticas econômicas tais como inflação e crescimento do PIB, assumindo a seguinte regressão entre inflação anual estimada (X, ou variável independente) e o número real (Y, ou variável dependente) Usando este modelo, o número de inflação previsto seria calculado com base no modelo para os seguintes cenários de inflação: 13 Estimativa de inflação 13 Inflação baseada no modelo 13 As previsões baseadas neste modelo parecem funcionar melhor para estimativas de inflação típicas, e sugerem que extremos as estimativas tendem a superestimar a inflação - por exemplo, uma inflação real de apenas 4,46 quando a estimativa era de 4,7. O modelo parece sugerir que as estimativas são altamente previsíveis. e. Porém, para avaliar melhor esse modelo, precisaríamos ver o erro padrão e o número de observações nas quais ele se baseia. Se soubermos o verdadeiro valor dos parâmetros de regressão (declive e intercepto), a variância de qualquer valor Y previsto seria igual ao quadrado do erro padrão. Na prática, devemos estimar os parâmetros de regressão, portanto, nosso valor previsto para Y é uma estimativa baseada em um modelo estimado. Quão confiantes podemos estar em tal processo? Para determinar um intervalo de previsão, use os seguintes passos: 1. Preveja o valor da variável dependente Y com base na observação independente X. 2. Calcule a variância do erro de predição, usando o a seguinte equação: 13 Onde: s 2 é o erro padrão quadrado da estimativa, n é o número de observações, X é o valor da variável independente usada para fazer a predição, X é o valor médio estimado da variável independente e sx 2 é a variância de X. 3. Escolha um nível de significância para o intervalo de confiança. 4. Construa um intervalo com (1 -) por cento de confiança, usando a estrutura Y t c s f. Aqui está outro caso em que o material se torna muito mais técnico do que o necessário e pode-se atolar na preparação, quando na realidade a fórmula para a variação de um erro de previsão provavelmente não será coberta. Priorize - não esbanje preciosas horas de estudo memorizando-o. Se o conceito for testado, você provavelmente receberá a resposta para a Parte 2. Simplesmente saiba como usar a estrutura da Parte 4 para responder a uma pergunta. Por exemplo, se a observação X prevista for 2 para a regressão Y 1,5 a 2,5X, teríamos um Y previsto de 1,5 a 2,5 (2) ou 6,5. Nosso intervalo de confiança é de 6,5 t c s f. O t-stat é baseado em um intervalo de confiança escolhido e graus de liberdade, enquanto sf é a raiz quadrada da equação acima (para a variância do erro de predição. Se estes números são tc 2.10 para 95 de confiança, e sf 0.443, o intervalo é 6,5 (2,1) (0,443), ou 5,57 a 7,43 Limitações da Análise de Regressão Concentre-se em três limitações principais: 1. Instabilidade de Parâmetro - Esta é a tendência de as relações entre variáveis ​​mudarem ao longo do tempo devido a mudanças na economia ou nos mercados. Entre outras incertezas: se um fundo mútuo produziu um histórico de retorno em um mercado onde a tecnologia era um setor de liderança, o modelo pode não funcionar quando os mercados estrangeiros e de baixa capitalização são líderes. 2. Divulgação pública do relacionamento - Em um mercado eficiente Isso pode limitar a eficácia desse relacionamento em períodos futuros, por exemplo, a descoberta de que os baixos valores de preço para valor contábil superam o alto valor de preço para o valor contábil significa que esses estoques podem ser lances mais altos e baseados em valor. As abordagens de investimento não manterão o mesmo relacionamento que no passado. 3. Violação de relações de regressão - Anteriormente, resumimos os seis pressupostos clássicos de uma regressão linear. No mundo real, estas suposições são frequentemente irrealistas - por ex. supondo que a variável independente X não é aleatória. Comece mais com freelancers Milhões de empresas usam Upwork para talentos de alta qualidade Trabalhe com alguém perfeito para sua equipe Desenvolvedores Web DESENVOLVEDORES DE FIM DE FRENTE DESENVOLVEDORES DE BACKUP SOFTWARE DE PROGRAMAS E muito mais. Desenvolvedores móveis I OS DESENVOLVEDORES DE APLICATIVOS ANDROID DESENVOLVEDORES UI / UX DESIGNERS e muito mais. Designers e criativos DESIGNERS GRÁFICOS UI / UX DESIGNERS MOTION GRAPHICS EXPERTS e mais. Writers BLOG WRITERS CONTENT WRITERS COPYWRITERS e mais. Assistentes virtuais PESSOAL ASSISTENTES TRANSCRIPCIONISTAS PESQUISADORES WEB e muito mais. Agentes de atendimento ao cliente ESPECIALISTAS DE SUPORTE A TELEFONE ESPORTE DE SUPORTE DE EMAIL EXPERTS LIVE CHAT SUPORTE PROS e muito mais. Especialistas em marketing de vendas de SEO ESPECIALISTAS EMAIL AUTOMATERS MARKETING EXPERTS e mais. Contabilistas amp consultores CONTABILIDADE FISCAL CONTABILIZADORES MODELADORES FINANCEIROS e muito mais. Veja todas as categoriasComo funciona Poste um trabalho para nos informar sobre o seu projeto. Bem rapidamente combiná-lo com os freelancers certos. Procure perfis, resenhas e propostas e, em seguida, entreviste os principais candidatos. Contrate um favorito e comece seu projeto. Use a plataforma Upwork para bater papo, compartilhar arquivos e colaborar em sua área de trabalho ou em qualquer lugar. Facturação e pagamentos acontecem através do Upwork. Com Upwork Protection, pague somente pelo trabalho que você autorizar.