Muster, die sich im Kalender wiederholen
Eine Reihe ist saisonal, wenn sie ein Muster mit fester Periode wiederholt: 5 Handelstage pro Woche, 12 Monate pro Jahr, ein Handelstag in immer gleiche Zeitfenster geteilt. Märkte haben viele solche Muster. Intraday-Volumen und -Volatilität sind zur Eröffnung und zum Schluss hoch und mittags niedrig, ein großes und verlässliches U. Die Volatilität steigt auch rund um terminierte Ankündigungen. Renditeeffekte wie Monatswechsel, Wochentag oder der Januareffekt wurden oft berichtet, sind aber klein und schwächen sich nach der Veröffentlichung tendenziell ab.
Es gibt drei Wege, mit Saisonalität umzugehen. Saisonale Differenzenbildung entfernt ein exakt wiederkehrendes Muster. Eine Regression auf Dummy-Variablen, eine pro Zeitfenster (mit Konstante eine weniger), schätzt das Muster, damit man es abziehen oder handeln kann. Ein saisonales ARIMA, SARIMA, modelliert saisonalen und nichtsaisonalen Teil zusammen. Die Periode findet man über Spitzen der ACF bei den Lags . Die statistische Gefahr ist Data Mining: Ein Durchlauf über 5 Wochentage, 12 Monate und 31 Monatstage testet etwa 48 Effekte, und bei 5 % kämen zwei oder drei allein durch Zufall signifikant heraus. Legen Sie die Klassen vor dem Hinsehen fest, korrigieren Sie um die Zahl der Tests (Bonferroni teilt das Niveau durch die Anzahl) und bestätigen Sie an ungenutzten Daten.
- Saisonale Differenzenbildung entfernt ein Muster fester Periode , Dummies schätzen es.
- Spitzen der ACF bei den Lags verraten die Periode.
- Viele Klassen zu durchsuchen findet falsche Effekte: um die Anzahl korrigieren (Bonferroni) und außerhalb der Stichprobe bestätigen.
Lab: Was bewertet wird
- Eine saisonale Differenz10 Pkt.
- Eine Wochentags-t-Statistik15 Pkt.
- Ein Bonferroni-Niveau15 Pkt.
- Dummy-Variablen zählen10 Pkt.
- Die Periode finden15 Pkt.
- Begriffe zuordnen15 Pkt.
- Einen Kalendereffekt testen10 Pkt.
- Zu viele Klassen10 Pkt.