Discussion: WinRats. std 8.2

  1. #1
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    Par défaut WinRats. std 8.2

    Bonjour
    Je débute avec WinRats.std 8.2 et dans la fenêtre des résultats ça me marque qu'il y a des données manquantes (missing values). Le code indique pourtant le chemin pour la lecture du fichier excel ou sont enregistres les données mais j'ai l'impression que le logiciel ne parvient pas a lire le fichier. Je me demande si j'ai omis une étapes ou si le code contient des erreurs.

    ci dessous le code:

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    *
    * Replication file for Diebold and Yilmaz(2009),  "Measuring Financial
    * Asset Return and Volatility Spillovers, with Application to Global
    * Equity Markets," Economic Journal, vol. 119, no. 534, 158-171.
    *
    * Analysis of returns data
    *
    * If you make usegirf=1, this will use the generalized spillover
    * measures proposed in Diebold and Yilmaz(2011), "Better to Give than to
    * Receive: Predictive Directional Measurement of Volatility Spillovers",
    * IJF, to appear. usegirf=0 does the Choleski factorization used in the
    * 2009 paper.
    *
    compute usegirf=1
    *
    open data vol1.xls
    calendar(d) 2012:07:03
    data(format=xls,org=columns,sheet="vol1",top=1,left=1) 2012:07:03 2015:12:30 $
    lnaexvol lnaxvol lnftjsevol lnftsevol lnsp500vol
     
     
     
    dec vect[int] returns
     
    enter(varying) returns
     
    #lnaexvol lnaxvol lnftjsevol lnftsevol lnsp500vol
     
     
     
     
    dec vect[string] longlabels(%size(returns))
     
    enter longlabels
     
    # "lnaexvol" "lnaxvol" "lnftjsevol" "lnftsevol" "lnsp500vol"
     
     
    dec vect[string] shortlabels(%size(returns))
    enter shortlabels
    # "lnaexvol" "lnaxvol" "lnftjsevol" "lnftsevol" "lnsp500vol"
     
     
     
     
     
     
     
     
    *
    * Setup and estimate two lag VAR
    *
    system(model=returnvar)
    variables returns
    lags 1 1
    det constant
    end(system)
    *
    estimate(noprint)
    *
    * Save the full estimation range for later use
    *
    compute rstart=%regstart(),rend=%regend()
    *
    * Analyze the 5 step responses
    *
    compute nsteps=5
    *********************************************************************
    *
    * Produce the appropriate "factor" matrix from %sigma
    *
    function FactorMatrix
    type rect FactorMatrix
    if usegirf
       compute FactorMatrix=%sigma*inv(%diag(%sqrt(%xdiag(%sigma))))
    else
       compute FactorMatrix=%decomp(%sigma)
    end
    *********************************************************************
    *
    compute gfactor=FactorMatrix()
    *
    errors(model=returnvar,steps=nsteps,factor=gfactor,stderrs=gstderrs,noprint,results=gfevd)
    compute gfevdx=%xt(gfevd,nsteps)
    *
    * These are for computing the contributions from others, to others and
    * to others including own for each variable.
    *
    dec vect tovar(%nvar) fromvar(%nvar) tototal(%nvar)
    ewise fromvar(i)=%sum(%xrow(gfevdx,i))-gfevdx(i,i)
    ewise tovar(i)=%sum(%xcol(gfevdx,i))-gfevdx(i,i)
    ewise tototal(i)=tovar(i)+1-fromvar(i)
    compute spillover=100.0*%sum(tovar)/%nvar
    *
    report(action=define,title="Spillover Table for Industry Returns")
    report(atrow=1,atcol=2,align=center,fillby=rows) shortlabels
    report(atrow=2,atcol=1,fillby=cols) shortlabels
    report(atrow=2,atcol=2) 100.0*gfevdx
    report(atrow=%nvar+2,atcol=1,fillby=rows) "Contribution to others" 100.0*tovar
    report(atrow=%nvar+3,atcol=1,fillby=rows) "Contribution including own" 100.0*tototal
    report(atcol=%nvar+2,atrow=1) "From Others"
    report(atcol=%nvar+2,atrow=2,fillby=cols) 100.0*fromvar
    report(atrow=%nvar+2,atcol=%nvar+2,fillby=cols) 100.0*%sum(tovar)
    report(atrow=%nvar+3,atcol=%nvar+2,align=right) %strval(spillover,"##.#")+"%"
    report(atrow=2,atcol=2,torow=%nvar+1,tocol=%nvar+1,action=format,picture="*.#")
    report(atrow=%nvar+2,torow=%nvar+3,atcol=1,tocol=%nvar+2,action=format,picture="###")
    report(atcol=%nvar+2,atrow=2,torow=%nvar+2,action=format,picture="###")
    report(action=show)
    *
    * Rolling window analysis
    *
    compute nspan=60
     dec series totalspill
     dec symm netpairvar(%nvar,%nvar) pafromuvar(%nvar,%nvar)   pafromdvar(%nvar,%nvar)
     
     
     dec vect[series] fromspill(%nvar) tospill(%nvar) netspill(%nvar)
     dec symm[series] netpairspill(%nvar,%nvar) pafromuspill(%nvar,%nvar) pafromdspill(%nvar,%nvar)
     
     
     
     clear(zeros) fromspill topspill totalspill netspill pafromuspill  pafromdspill  netpairspill
     
    * set pafromspill rstart+nspan-1 rend = 0.0
     
     do end=rstart+nspan-1,rend
       estimate(noprint) end-nspan+1 end
       *
       * Skip any data points where the rolling VAR has an explosive root.
       *
       eigen(cvalues=cv) %modelcompanion(returnvar)
       if %cabs(cv(1))>=1.0 {
          compute totalspill(end)=%na
          next
       }
       compute gfactor=FactorMatrix()
       errors(model=returnvar,steps=nsteps,factor=gfactor,stderrs=gstderrs,noprint,results=gfevd)
       compute gfevdx=%xt(gfevd,nsteps)
       ewise tovar(i)=%sum(%xcol(gfevdx,i))-gfevdx(i,i)
       ewise fromvar(i)=%sum(%xrow(gfevdx,i))-gfevdx(i,i)
       ewise netpairvar(i,j)=gfevdx(i,j)-gfevdx(j,i)
       ewise pafromuvar(i,j)=gfevdx(i,j)
       ewise pafromdvar(i,j)=gfevdx(j,i)
     
       compute totalspill(end)=100.0*%sum(tovar)/%nvar
       compute %pt(fromspill,end,100.0*fromvar)
       compute %pt(tospill,end,100.0*tovar)
       compute %pt(netspill,end,100.0*(tovar-fromvar))
       compute %pt(netpairspill,end,100.0*netpairvar)
       compute %pt(pafromuspill,end,100.0*pafromuvar)
       compute %pt(pafromdspill,end,100.0*pafromdvar)
     
     
     
     
     
    end do end
     
     
    graph(header="Figure 1. Total Volatility Spillovers, SA And UK,NTLD,US,GER")
    # totalspill rstart+nspan-1 rend
    *
     spgraph(vfields=3,hfields=2,$
      header="Figure 3. Directional Volatility Spillovers, FROM SA And UK,NTLD,US,GER")
     do i=1,%nvar
       graph(header=longlabels(i),style=bar)
       # fromspill(i) rstart+nspan-1 rend
     end do i
    spgraph(done)
    *
    *
    spgraph(vfields=3,hfields=2,$
      header="Figure 4. Directional Volatility Spillovers, TO SA And UK,NTLD,US,GER")
     do i=1,%nvar
       graph(header=longlabels(i),style=bar)
       # tospill(i) rstart+nspan-1 rend
     end do i
    spgraph(done)
    *
    spgraph(vfields=3,hfields=2,$
      header="Figure 5. Net Volatility Spillovers,SA And UK,NTLD,US,GER")
     do i=1,%nvar
       graph(header=longlabels(i),style=bar)
       # netspill(i) rstart+nspan-1 rend
     end do i
    spgraph(done)
    *
    spgraph(vfields=5,hfields=2,$
      header="Figure 6. up Pairwise Volatility Spillovers")
      do i=1,%nvar
         do j=i+1,%nvar
            graph(header=shortlabels(i)+shortlabels(j),style=bar)
            #pafromuspill(i,j)
         end do j
      end do i
    spgraph(done)
     
    *
     
    spgraph(vfields=5,hfields=2,$
      header="Figure 7. down Pairwise Volatility Spillovers")
      do i=1,%nvar
         do j=i+1,%nvar
            graph(header=shortlabels(i)+shortlabels(j),style=bar)
            #pafromdspill(j,i)
         end do j
      end do i
    spgraph(done)
    *
     
     
    spgraph(vfields=5,hfields=2,$
      header="Figure 8. Net Pairwise Volatility Spillovers")
      do i=1, %nvar
         do j=i+1,%nvar
            graph(header=shortlabels(i)+shortlabels(j),style=bar)
            #netpairspill(i,j)
     
     
         end do j
      end do i
    spgraph(done)
     
     
     
     print 2012:07:03 2015:12:30 totalspill tospill fromspill netspill netpairspill pafromuspill  pafromdspill

    Vous trouverez en pièce jointe un fichier zip qui regroupe le type de tableau et de graph que je dois ressortir

    Merci pour votre aide

    Gret
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  2. #2
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    Hello,

    Je ne connais pas ton outil, mais le traitement des données manquantes est une étape importante de la préparation des données. Comme son nom l'indique, cela signifie simplement que pour certaines observations, la variable n'est pas renseignée. Et comme je vois que tu fais du calcul matriciel dans ton code, s'il te manque des chiffres à certains endroits, cela ne m'étonne pas que le calcul n'arrive pas à terme et que tu aies des erreurs...

    Bref.
    Je te conseille de vérifier ton fichier Excel source.
    S'il y a vraiment des données manquantes, il faut que tu fasses le traitement adapté :
    • Suppression des lignes s'il n'y en a pas beaucoup par rapport au volume total du fichier (au prix d'inclure un biais, car alors tu ne considérerais pas toutes les observations)
    • Imputation (le plus simple pour débuter, c'est par la moyenne, la médiane, ou par modèle de régression) : c'est plus propre.


    D'une manière générale, Internet est bien fourni avec des informations, mais il faut un peu fouiller.
    Il ne faut surtout pas négliger cette étape au risque d'avoir une analyse faussée

    Tant que tu es sur le sujet de la préparation des données, vérifie aussi le cas des outliers ! Il faut aussi détecter les observations aberrantes (erreurs de saisie par exemple), les corriger si un moyen de permet d'avoir la véritable valeur, sinon les remplacer par une valeur manquante, à imputer également.

    Bon courage !

    Emmanuel

  3. #3
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    Par défaut

    Merci Emmanuel

    C'est effectivement dans le fichier source qu'il manquait des données

+ Répondre à la discussion
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