T statistics in stata forex

Negociando com modelos gaussianos de estatísticas Carl Friedrich Gauss era um matemático brilhante que morava no início dos anos 1800 e deu as equações quadráticas mundiais, métodos de análise de mínimos quadrados e distribuição normal. Embora Pierre Simon LaPlace tenha sido considerado o fundador original da distribuição normal em 1809, Gauss é freqüentemente dado o crédito pela descoberta, porque ele escreveu sobre o conceito no início e tem sido objeto de muito estudo por matemáticos há 200 anos. Na verdade, essa distribuição é muitas vezes referida como Distribuição Gaussiana. Todo o estudo das estatísticas originou-se de Gauss, e nos permitiu entender os mercados. Preços e probabilidades, entre outras aplicações. A terminologia moderna define a distribuição normal como a curva do sino com parâmetros normais. E uma vez que a única maneira de entender Gauss e a curva do sino é entender estatísticas, este artigo irá construir uma curva de sino e aplicá-la a um exemplo comercial. Média e Modo Três métodos existem para determinar as distribuições: média. Mediana e modo. Os meios são tidos em conta adicionando todas as pontuações e dividindo pelo número de pontuações para obter a média. A mediana é tida em conta adicionando os dois números médios de uma amostra e dividindo por dois, ou simplesmente simplesmente tirando o valor do meio de uma seqüência ordinal. O modo é o mais freqüente dos números em uma distribuição de valores. O melhor método para obter uma visão de uma seqüência de números é usar significa porque ele mede todos os números e, portanto, é mais reflexivo de toda a distribuição. Esta foi a abordagem gaussiana, e seu método preferido. O que estamos medindo aqui são os parâmetros da tendência central, ou para responder onde os resultados da amostra estão indo. Para entender isso, devemos traçar nossas pontuações começando com 0 no meio e traçar 1, 2 e 3 desvios padrão à direita e -1, -2 e -3 à esquerda, em referência à média. Zero refere-se ao meio de distribuição. (Muitos fundos de hedge implementam estratégias matemáticas. Para saber mais, leia Análise Quantitativa de Fundos de Cobertura e Modelos Multivariados: A Análise de Monte Carlo.) Desvio Padrão e Variância Se os valores seguem um padrão normal, encontraremos 68 de todas as pontuações cairão Dentro de -1 e 1 desvio padrão, 95 caem dentro de dois desvios padrão e 99 caem dentro de três desvios padrão da média. Mas isso não é suficiente para nos contar sobre a curva. Precisamos determinar a variância real e outros fatores quantitativos e qualitativos. A variância responde a questão de como a distribuição é distribuída. Ele é um fator nas possibilidades de por que outliers pode existir em nossa amostra e nos ajuda a entender esses valores atípicos e como eles podem ser identificados. Por exemplo, se um valor cai seis desvios padrão acima ou abaixo da média, ele pode ser classificado como um outlier para efeitos da análise. Os desvios padrão são uma métrica importante que são simplesmente as raízes quadradas da variância. Os termos modernos chamam essa dispersão. Em uma distribuição gaussiana, se conhecemos a média e o desvio padrão, podemos conhecer as percentagens dos escores que se enquadram em mais ou menos 1, 2 ou 3 desvios-padrão da média. Isso é chamado de intervalo de confiança. É assim que sabemos que 68 das distribuições estão dentro de mais ou menos 1 desvio padrão, 95 dentro de mais ou menos dois desvios padrão e 99 dentro de mais ou menos 3 desvios padrão. Gauss chamou essas funções de probabilidade. (Para obter mais informações sobre análise estatística, veja Understanding Volatility Measures.) Inclinação e Kurtosis Até agora, este artigo tem sido sobre a explicação da média e dos vários cálculos para nos ajudar a explicá-lo mais de perto. Uma vez que planejamos nossos resultados de distribuição, basicamente desenhamos a curva do nosso sino acima de todas as pontuações, assumindo que elas possuem características de normalidade. Então, isso não é suficiente porque temos colisões na nossa curva que precisam de explicação para entender melhor toda a curva. Para fazer isso, vamos para o terceiro e quarto momentos de estatística da distribuição chamada distorção e curtose. Skewness of tails mede a assimetria da distribuição. Uma inclinação positiva tem uma variância da média que é positiva e inclinada para a direita, enquanto uma inclinação negativa tem uma variância da esquerda inclinada média essencialmente, a distribuição tende a ser distorcida em um lado particular da média. Uma inclinação simétrica tem 0 variância que forma uma distribuição normal perfeita. Quando a curva do sino é desenhada primeiro com uma cauda longa. Isso é positivo. A cauda longa no início antes do nódulo da curva do sino é negativamente inclinada. Se uma distribuição é simétrica, a soma dos desvios em cubos acima da média equilibrará os desvios nos cubos abaixo da média. Uma distribuição direta distorcida terá uma inclinação maior do que zero, enquanto uma distribuição de esquerda distorcida terá uma inclinação menor que zero. (A curva pode ser uma poderosa ferramenta de negociação: para uma leitura mais relacionada, consulte o Risco de Mercado de ações: Wagging the Tails.) Kurtosis explica as características de concentração de pico e valor da distribuição. Um excesso de curtose negativa. Referido como platykurtosis é caracterizada como uma distribuição bastante plana onde há uma menor concentração de valores em torno da média e as caudas são significativamente mais gordo do que uma distribuição mesokurtic (normal). Por outro lado, uma distribuição leptokurtic contém caudas finas, uma vez que grande parte dos dados está concentrada na média. Skew é mais importante para avaliar as posições comerciais do que a curtose. A análise dos títulos de renda fixa requer análise estatística cuidadosa para determinar a volatilidade de uma carteira quando as taxas de juros variam. Modelos para prever a direção dos movimentos devem influenciar a aspereza e a curtose para prever o desempenho de um portfólio de títulos. Esses conceitos estatísticos são ainda aplicados para determinar movimentos de preços para muitos outros instrumentos financeiros. Tais como ações, opções e pares de moedas. Skews são usados ​​para medir os preços das opções medindo as volatilidades implícitas. Aplicando-o a Negociação O desvio padrão mede a volatilidade e pergunta qual o tipo de retorno do desempenho que podem ser esperados. Desvios-padrão menores podem significar menos risco para uma ação, enquanto uma maior volatilidade pode significar um maior nível de incerteza. Os comerciantes podem medir os preços de fechamento da média, pois está disperso da média. A dispersão então medeia a diferença do valor real para o valor médio. Uma diferença maior entre os dois significa um maior desvio padrão e volatilidade. Os preços que se desviam longe da média, muitas vezes, retornam à média, de modo que os comerciantes podem aproveitar essas situações. Os preços que se comercializam em uma pequena gama estão prontos para uma ruptura. O indicador técnico freqüentemente usado para comércio de desvio padrão é a Banda Bollinger. Porque eles são uma medida de volatilidade definida em dois desvios padrão para bandas superiores e inferiores com uma média móvel de 21 dias. A distribuição de Gauss foi apenas o início da compreensão das probabilidades de mercado. Mais tarde, levou a Time Series e Garch Models. Bem como mais aplicações de distorção, tais como o Sorriso de Volatilidade. Exemplos introdutórios para esttab A sintaxe básica eo uso esttab é um invólucro para o estout. Sua sintaxe é muito mais simples do que a do estout e, por padrão, produz tabelas de estilo de publicação que se apresentam bem na janela de resultados Statas. A sintaxe básica de esttab é: o procedimento é primeiro armazenar uma série de modelos e, em seguida, aplicar esttab a esses conjuntos de estimativa armazenados para compor uma tabela de regressão. A principal diferença entre esttab e estout é que a esttab produz uma formatação completamente imediata. Exemplo: Observe que as linhas tracejadas aparecem como linhas sólidas na janela de resultados Statas: Erros padrão, valores p e estatísticas de resumo O padrão no esttab é exibir estimativas do ponto bruto juntamente com t estatísticas e imprimir o número de observações na tabela rodapé. Para substituir as estatísticas t por, p. ex. Erros padrão e adicione o tipo R-quadrado ajustado: as estatísticas t também podem ser substituídas por valores p (p), intervalos de confiança (ci) ou qualquer estatística de parâmetros contida nas estimativas (veja a opção aux ()). Outras opções de estatísticas de resumo são, por exemplo, pr2 para o pseudo R-squared e bic para o critério de informação de Schwarzs. Além disso, há uma opção genérica de scalars () para incluir outras estatísticas escalares contidas nas estimativas armazenadas. Por exemplo, para imprimir valores p e adicionar a estatística F geral e informações sobre os graus de liberdade, digite: coeficientes Beta Para exibir os coeficientes beta e suprimir o tipo de estatísticas t: Tabela larga: coeficientes e estatísticas t lado - lado A opção ampla organiza estimativas de pontos e estatísticas t ao lado um do outro em vez de umas às outras: formatos numéricos esttab tem configurações padrão sensíveis para formatos de exibição numéricos. Por exemplo, as estatísticas t são impressas usando duas casas decimais e as medidas R-quadrado são impressas usando três casas decimais. Para estimativas pontuais e, por exemplo, erros padrão, é utilizado um formato de exibição adaptável onde o número de casas decimais exibidas depende da escala da estatística a ser impressa (o formato padrão é a3, veja abaixo). O formato aplicado a uma determinada estatística pode ser alterado adicionando a especificação de formato de exibição apropriada entre parênteses. Por exemplo, para aumentar a precisão das estimativas pontuais e exibir p-valores e o R-quadrado usando quatro casas decimais, digite: Os formatos disponíveis são formatos de exibição Statas oficiais, como 9.0g ou 8.2f (veja o formato da ajuda). Alternativamente, como é ilustrado no exemplo acima, um formato fixo pode ser solicitado especificando um inteiro inteiro indicando o número desejado de casas decimais. Além disso, um formato adaptativo a pode ser especificado, onde determina o número mínimo de dígitos significativos a serem impressos (deve estar em) (consulte a seção de formatos numéricos no arquivo de ajuda). Etiquetas, títulos e notas Para usar rótulos de variáveis ​​e adicionar alguns títulos e notas, p. Tipo: a opção de etiqueta suporta variáveis ​​de fator e interações no Stata 11 ou posterior: tabela simples A opção simples produz uma tabela com formato mínimo com todos os formatos de exibição configurados para Statas 9.0g quase padrão: tabela compactada A opção de compressão reduz o espaçamento horizontal para caber mais Modelos na tela sem quebra de linha: estrelas de significância: alterar símbolos e limiares Os símbolos e limiares padrão são para as estrelas de significados são: para p