स्टेटा फॉरेक्स में अंतर डेटा

परिचय स्थिर और गैर-स्थिर प्रक्रियाओं वित्तीय संस्थानों और निगमों के साथ-साथ व्यक्तिगत निवेशकों और शोधकर्ता अक्सर वित्तीय पूर्वानुमान, स्टॉक मार्केट विश्लेषण या वित्तीय पूर्वानुमानों में वित्तीय समय श्रृंखला डेटा (जैसे कि संपत्ति की कीमतें, विनिमय दरों, जीडीपी, मुद्रास्फीति और अन्य व्यापक आर्थिक संकेतक) का उपयोग करते हैं। डेटा के खुद के अध्ययन लेकिन परिष्कृत डेटा आपके स्टॉक विश्लेषण में इसे लागू करने में सक्षम होने के लिए महत्वपूर्ण है। इस आलेख में, अच्छी तरह से आपको दिखाता है कि आपके स्टॉक रिपोर्ट के लिए प्रासंगिक डेटा बिंदुओं को अलग कैसे करें। कच्चे डेटा का डेटा खाना बनाना अक्सर गैर-स्थिर होता है या इसका मतलब है, भिन्नताएं और सहानुभूतियां जो समय के साथ बदलते हैं। गैर-स्थिर व्यवहार प्रवृत्तियों, चक्र, यादृच्छिक चलता या तीनों के संयोजन हो सकते हैं। गैर-स्थिर डेटा, एक नियम के रूप में, अप्रत्याशित हैं और मॉडलिंग या पूर्वानुमान नहीं किया जा सकता है। गैर-स्थिर समय श्रृंखला का उपयोग करके प्राप्त परिणाम नकली हो सकते हैं, जिसमें वे दो चर के बीच संबंध का संकेत दे सकते हैं जहां कोई मौजूद नहीं है। लगातार, विश्वसनीय परिणाम प्राप्त करने के लिए, गैर-स्थिर डेटा को स्थिर डेटा में रूपांतरित करने की आवश्यकता होती है। गैर-स्थिर प्रक्रिया के विपरीत, जो एक चर भिन्नता और एक मतलब है जो निकट नहीं रहता है, या समय के साथ लंबे समय तक चलने के लिए रिटर्न देता है, स्थिर प्रक्रिया एक निरंतर दीर्घकालिक मतलब के पीछे जाती है और एक निरंतर विचरण स्वतंत्र होता है समय की। Copryright 2007 निवेशक गैर-स्थिर प्रक्रियाओं के प्रकार हम गैर-स्थिर वित्तीय समय श्रृंखला डेटा के लिए परिवर्तन के मुद्दे पर पहुंचने से पहले, हमें विभिन्न प्रकार की गैर-स्थिर प्रक्रियाओं के बीच भेद करना चाहिए। यह हमें प्रक्रियाओं की बेहतर समझ प्रदान करेगा और हमें सही परिवर्तन लागू करने की अनुमति देगा। गैर-स्थिर प्रक्रियाओं के उदाहरण बिना किसी बहाव के (या धीमे स्थिर परिवर्तन) और नियतात्मक रुझान (प्रवृत्तियों, जो लगातार, सकारात्मक या नकारात्मक, श्रृंखला के पूरे जीवन के लिए समय से स्वतंत्र होते हैं) के साथ यादृच्छिक चलते हैं। कॉपराइट 2007 इन्वेस्टमैडिया शुद्ध रैंडम वॉक (वाई टी वाई टी -1 टी) रैंडम टॉक का अनुमान है कि समय पर मान अंतिम अवधि के मूल्य के साथ-साथ एक स्टेचैस्टिक (गैर-व्यवस्थित) घटक है जो एक सफेद शोर है, जिसका अर्थ है टी स्वतंत्र और समान रूप से माध्य 0 और विचरण के साथ वितरित किया गया है। यादृच्छिक चलने को कुछ ऑर्डर, एक इकाई रूट या एक स्टोचैस्टिक प्रवृत्ति वाली प्रक्रिया के साथ एक प्रक्रिया एकीकृत किया जा सकता है। यह एक गैर मतलब पुनःप्रक्रिया प्रक्रिया है जो मतलब से या तो सकारात्मक या नकारात्मक दिशा में दूर हो सकती है। एक यादृच्छिक चलने की एक और विशेषता यह है कि भिन्नता समय के साथ विकसित होती है और अनन्तता में जाती है, क्योंकि समय अनन्त रूप से चला जाता है, इसलिए यादृच्छिक चलने की भविष्यवाणी नहीं की जा सकती। यादृच्छिक चलने वाला मॉडल भविष्यवाणी करता है कि समय पर मान अंतिम अवधि मूल्य से अधिक एक स्थिर, या बहाव (), और एक सफेद शोर शब्द (टी) के बराबर होगा, तो फिर बहाव के साथ यादृच्छिक चलना (वाई टी वाई टी -1 टी) प्रक्रिया एक बहाव के साथ यादृच्छिक चलना है यह लंबे समय तक चलने के लिए भी वापस नहीं आ रहा है और समय पर निर्भरता भिन्न है। निर्धारणवादी रुझान (वाई टी टी टी) अक्सर एक नियन्त्रणवादी प्रवृत्ति के लिए एक बहाव के साथ यादृच्छिक चलना भ्रमित है। दोनों एक बहाव और एक सफेद शोर घटक शामिल हैं, लेकिन एक यादृच्छिक चलने के मामले में समय टी पर मूल्य पिछले अवधि मूल्य (वाई टी -1) पर वापस जाना जाता है, जबकि एक नियतात्मक प्रवृत्ति के मामले में यह एक पर regressed है समय प्रवृत्ति (टी) नियतात्मक रुझान के साथ एक गैर-स्थिर प्रक्रिया का मतलब एक निश्चित प्रवृत्ति के आसपास होता है, जो निरंतर और समय से स्वतंत्र है। बहाव और निर्धारणवादी रुझान के साथ यादृच्छिक चलना (वाई टी वाई टी -1 टीटी) एक और उदाहरण एक गैर-स्थिर प्रक्रिया है जो एक बहाव घटक () और एक नियतात्मक रुझान (टी) के साथ यादृच्छिक चलती को जोड़ती है। अंतिम अवधि मूल्य, एक बहाव, एक प्रवृत्ति और एक stochastic घटक द्वारा (यादृच्छिक चलता है और प्रवृत्तियों के बारे में अधिक जानने के लिए, हमारे वित्तीय अवधारणाओं को ट्यूटोरियल देखें।) रुझान और अंतर स्थानान्तरण एक बहाव के बिना या बिना एक यादृच्छिक पैदल को एक स्थिर प्रक्रिया में बदलकर बदल सकते हैं (वाई टी -1 को घटाकर वाई टी से घटाकर, अंतर वाई टी - वाई टी -1) तदनुसार वाई टी वाई टी -1 टी या वाई टी वाई टी -1 टी और फिर प्रक्रिया अंतर-स्थिर हो जाती है विभेदकों का नुकसान यह है कि प्रक्रिया हर बार अंतर लेते समय एक अवलोकन को खो देता है। कॉपिरेराइट 2007 इन्वेस्टमिया एक नियतात्मक रुझान के साथ एक गैर-स्थिर प्रक्रिया चलन को हटाने के बाद स्थिर हो जाती है, या स्थगित हो रही है। उदाहरण के लिए, यट टी टी को एक स्थिर प्रक्रिया में तब्दील कर दिया जाता है, जिसकी प्रवृत्ति t: Yt-t t, नीचे चित्रा 4 में दिखाया गया है। एक अस्थायी प्रक्रिया को स्थिर स्थान पर बदलने के लिए जब स्थगित करने का उपयोग किया जाता है, तो कोई अवलोकन नहीं खोया जाता है। पुन: सेंट: पैनल डेटा में पहला अंतर शुक्रवार, 18 नवंबर 2005 09:06:49 -0500 xtivreg, एफडी आपके लिए पहली बार differencing करता है । आपको अपने चर को पहले अंतर करने की आवश्यकता नहीं है डैनियल 12:35 पूर्वाह्न 11182005 पर, आपने लिखा: मैं पहले ही पूछे जाने वाले एक प्रश्न को जोड़ना चाहता हूं। प्रथम अंतर कमांड के लिए xtivreg y z x (z a b c), fd i (panelid) में मुझे सभी चर को अंतर करना पड़ता है, comand स्वचालित रूप से ऐसा करता है, या यह पहला अंतर नहीं है, मैं उन सभी एक्सटे सवालों के लिए क्षमा की सोच रहा हूँ। मैं सिर्फ मैनुअल xt मैन्युअल का आदेश दिया, लेकिन यह इंतजार नहीं कर सकता जब तक यह यहां नहीं हो जाता। ग्रेगर फ्रांज ने लिखा: सबसे पहले, उन लोगों के लिए धन्यवाद, जिन्होंने बीटा के बारे में मेरे अंतिम प्रश्न के प्रति झुठल दिया। Wooldridge (2002) में वर्णित के रूप में एक पहले differencing दृष्टिकोण के साथ पैनल डेटा का उपयोग करते समय मैं xt आदेश का उपयोग कर सकता हूँ ऐसा लगता है कि मैं मदद फ़ाइलों से नहीं कर सकता तो मैं सिर्फ अपने सभी चर को बदलता हूं और एक सामान्य रेग चलाता हूं deltay deltax धन्यवाद फिर से,