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Cómo recuperar y formato de los futuros de los datos para su uso en la regresión/modelos de serie de tiempo?

Necesito para formar una predicción de series de tiempo modelo mensuales de crudo Brent precio spot. Estoy buscando la forma 1-12 mes antes de la previsión horizontes. Hay una abundancia de literatura anterior que utiliza los precios de los futuros en un marco de regresión para este propósito. Consulte Precio del Crudo Técnicas de Pronóstico: una Revisión Exhaustiva de la Literatura y las referencias citadas en el mismo en los ejemplos, me puede dar más citas si es necesario.

En general los modelos son de la forma. $$E[P_{t+h}]=F_{t,t+h}+x_{t,h}'\beta$$

donde $E[P_{t+h}]$ es el valor esperado de crudo Brent precio spot $h$ meses en el futuro en el momento $t$, $F_{t,t+h}$ es el precio de los futuros de aceite de contrato a tiempo $t$ con vencimiento $t+h$, e $x_{t,h}$ es un vector de otras variables económicas y financieras (es decir, la representación para los ciclos de negocios y / o las primas de riesgo, etc). Esto requeriría un modelo de regresión de la forma $$ P_{t+h}=F_{t,t+h} + x_{t,h}'\beta+\varepsilon_{t,h} $$ Donde $\varepsilon_{t,h}$ es el término de error.

Entiendo el concepto básico detrás de contratos de futuro, pero estoy luchando con cómo obtener una series temporales mensuales de los precios futuros que puedo usar en la ecuación de arriba para formar un modelo de regresión. Es decir, los contratos de futuros son llevados a la creación y comercializados en intervalos de tiempo irregulares, a menudo con más de un excepcional de contratación existentes en un momento. A diferencia de los precios al contado, parece ser que la obtención de series temporales mensuales de los futuros de los datos sería un proceso en cuestión, suponiendo que tal futuros de los datos fue aún disponibles.

Lo que he Hecho hasta ahora

  1. He investigado algunos métodos para formulario continuo contrato de serie (por ejemplo. http://www.premiumdata.net/support/futurescontinuous.php). Aparentemente, existen varias maneras diferentes de hacer "el empalme". Realmente me gustaría saber qué métodos son mejores para los fines de regresión y si ya existe libremente disponible continuo contrato de datos. Donde puedo ir a buscar?

  2. He ido a Quandl y encontró algunos futuros datos con títulos como. ICE Brent Futuros sobre el Petróleo Crudo #11 (B11) - no Ajustados Precios, Rodar sobre el Primero de Mes, Continuo Contrato de la Historia. Esto suena algo así como lo que quiero, pero sinceramente, no sé con certeza si es adecuado para mi modelo.

Todos en todos, estoy buscando consejos de dónde empezar y cómo ir sobre hacer esto, las cosas a tener en cuenta, si hay recursos gratuitos/datos ya disponibles, exc. Algún consejo sería muy apreciada.

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m0j0 Puntos 21

Estás confundirse debido a que los datos de los proveedores de realmente darle "continuo" de los contratos que no son las que negocian.

Al entrar en un contrato de futuros de comercio, usted compra un contrato de futuros que tiene una fecha de caducidad. Después de esa fecha, el contrato no existe, el dinero es intercambiado contra subyacente para aquellos que todavía tienen una posición. Al hacer las operaciones especulativas, usted no desea aceptar la entrega de miles de barriles de aceite, así que, básicamente, vender el frente meses de contrato, relativamente, poco tiempo antes de la expiración y comprar el siguiente.

En su caso, $F_{t,t+h}$ es de la serie de tiempo de un continuo contrato $h$ mes por delante. Usted probablemente puede encontrar esto para algunos valores de $h$ es que algunos proveedores, pero no en todas partes. Así que lo que tienes que hacer es, básicamente, buscar y descargar toda la historia de los precios de todos los contratos de futuros $F_{t,T}$ y, a continuación, encontrar a los que el valor de $T$ la $t+h$ de su modelo corresponde.

Así, usted tendrá que descargar una serie de tiempo para cada contrato de futuro que podría estar interesado por el análisis. Sería bueno si usted agrega la fórmula de regresión usted está tratando de llegar a los en la pregunta.

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