Gretl 中的加权移动平均线

Question

我有一个关于 gretl 的问题，以及如何计算移动平均值的过滤器。

我有一个时间序列，我想用这些权重计算以 5 为中心的加权移动平均值：0.15, 0.2, 0.3, 0.2, 0.15.

在 gretl 的主页我们有 Variabile window 在那里我可以 select Filter 但是我想做的事情没有选择，例如，简单的移动平均。

在 R 我会做这样的事情：

c<-as.vector()
for (in in 3:(T-2)){ 
c<-rbind(c, 0.15*x[i-2]+0.2*x[i-1]+0.3*x[i]+0.2*x[i+1]+0.15*x[i+2]}

其中 x 是我的时间序列，T 是观察次数。

但我的问题是：

Answer 1

好吧，我不知道您所说的用户友好到底是什么，但是既然您想要那些特定的权重，我想输入一些数字是没有办法的，对吗？因此，如果我对您的理解正确，并且给定您的序列 x（在声明并识别为时间序列的数据集中），那么您只需要输入公式：

series weighma =  0.15 * x(+2) + 0.2 * x(+1) + 0.3 * x + 0.2 * x(-1) + 0.15 * x(-2)

(除了 'series' 你也可以输入 'genr' 或直接忽略它，但我推荐这个明确的变体。括号内的 + 符号也是如此，表示引导而不是滞后。） 'weighma' 这个名字当然是随意的。

您至少可以在两个地方输入该公式：从菜单中选择添加/定义新变量，这会给您一个带有公式字段的对话框 window，或者打开 gretl 控制台（或脚本编辑器 window）。

在脚本中可能更灵活的解决方案可以使用 gretl 变量列表和 'lincomb' 函数，如下所示：

maxlead = 2
matrix weights = {0.15, 0.2, 0.3, 0.2, 0.15}
list xx = lags( nelem(weights), x(maxlead + 1) )
series weighma = lincomb(xx, weights)

正确的 maxlead 值也可以在居中 MA 的假设下从权重向量的长度推断出来，但我保留它。

Weighted Moving Avarage in Gretl