В этом примере показано, как вычислить стандартные погрешности для среднего значения и ковариации неполных данных в течение пяти лет ежедневных данных о совокупном доходе для 12 запасов компьютерной технологии с шестью оборудованием и шестью компаниями-разработчиками программного обеспечения
Период времени для этих данных расширяет с 19 апреля 2000 до 18 апреля 2005. Шестым запасом в Активах является Google (GOOG), который начал торговать 19 августа 2004. Так, все возвращается, до 20 августа 2004 отсутствуют и представленные как NaN
s. Кроме того, Amazon (AMZN) имел несколько дней с отсутствующими значениями, рассеянными в течение прошлых пяти лет.
ECMMean = 12×1
0.0008
0.0008
-0.0005
0.0002
0.0011
0.0038
-0.0003
-0.0000
-0.0003
-0.0000
⋮
ECMCovar = 12×12
0.0012 0.0005 0.0006 0.0005 0.0005 0.0003 0.0005 0.0003 0.0006 0.0003 0.0005 0.0006
0.0005 0.0024 0.0007 0.0006 0.0010 0.0004 0.0005 0.0003 0.0006 0.0004 0.0006 0.0012
0.0006 0.0007 0.0013 0.0007 0.0007 0.0003 0.0006 0.0004 0.0008 0.0005 0.0008 0.0008
0.0005 0.0006 0.0007 0.0009 0.0006 0.0002 0.0005 0.0003 0.0007 0.0004 0.0005 0.0007
0.0005 0.0010 0.0007 0.0006 0.0016 0.0006 0.0005 0.0003 0.0006 0.0004 0.0007 0.0011
0.0003 0.0004 0.0003 0.0002 0.0006 0.0022 0.0001 0.0002 0.0002 0.0001 0.0003 0.0016
0.0005 0.0005 0.0006 0.0005 0.0005 0.0001 0.0009 0.0003 0.0005 0.0004 0.0005 0.0006
0.0003 0.0003 0.0004 0.0003 0.0003 0.0002 0.0003 0.0005 0.0004 0.0003 0.0004 0.0004
0.0006 0.0006 0.0008 0.0007 0.0006 0.0002 0.0005 0.0004 0.0011 0.0005 0.0007 0.0007
0.0003 0.0004 0.0005 0.0004 0.0004 0.0001 0.0004 0.0003 0.0005 0.0006 0.0004 0.0005
⋮
Оценивать удар ошибки расчета и, в частности, эффект недостающих данных, ecmnstd
использования
вычислить стандартные погрешности. Несмотря на то, что возможно оценить стандартные погрешности и для среднего значения и для ковариации, стандартные погрешности для одних только средних оценок обычно являются основными количествами интереса.
StdMeanF = 12×1
0.0010
0.0014
0.0010
0.0009
0.0011
0.0013
0.0009
0.0006
0.0009
0.0007
⋮
Вычислите стандартные погрешности, которые используют сгенерированную данными матрицу Гессиана (который составляет возможную потерю информации из-за недостающих данных) с опцией 'hessian'
.
StdMeanH = 12×1
0.0010
0.0014
0.0010
0.0009
0.0011
0.0021
0.0009
0.0006
0.0009
0.0007
⋮
Различие в стандартных погрешностях показывает увеличение неопределенности в оценке ожидаемых доходов актива из-за недостающих данных. Просмотреть различия:
Assets = 1x12 cell
Columns 1 through 6
{'AAPL'} {'AMZN'} {'CSCO'} {'DELL'} {'EBAY'} {'GOOG'}
Columns 7 through 12
{'HPQ'} {'IBM'} {'INTC'} {'MSFT'} {'ORCL'} {'YHOO'}
ans = 1×12
0.0010 0.0014 0.0010 0.0009 0.0011 0.0021 0.0009 0.0006 0.0009 0.0007 0.0010 0.0012
ans = 1×12
0.0010 0.0014 0.0010 0.0009 0.0011 0.0013 0.0009 0.0006 0.0009 0.0007 0.0010 0.0012
ans = 1×12
10-3 ×
-0.0000 0.0021 -0.0000 -0.0000 -0.0000 0.7742 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000
Эти два актива с недостающими данными, AMZN и GOOG, являются единственными активами, чтобы разойтись во мнениях из-за недостающей информации.