Kan någon pl berätta för mig vad som är rullande summa och hur man implementerar det i Informatica. My krav är enligt nedan Givet av client. ETIDUR SUM CASE, VAR DET ÄR ETI ÄN ANNAN 0 END. ETI30DAY ROLLING SUM CASE när 30 och sys BLDG utgår ETI ELLER ANNAN 0 END. ETI30DAYOVRG CASE WHEN ETIDUR 0 ÄR TILLVÄXT SOM ROLLINGSUM ETIDUR30DAY FÖR SENAST 29 DAGAR MELLAN 0 OCH 600 OCH ROLLINGSUM ETIDUR30DAY FÖR LAST 29 DAGAR ETIDUR 600 THEN ROLLINGSUM ETIDUR30DAY FÖR LAST 30 DAGAR - 600 VID ROLLINGSUM ETIDUR30DAY FÖR SENASTE 29 DAGAR 600 ÄR ETIDUR ELSE 0 ENDA ENDAST 0 END. Och jag har implementerat som nedan i Informatica. oETIDUR - IIF UPPER EXCEPTIONCDAGENTEXPNDIM SYS BLDG ISSUES ETI, SCDDURATION, 0.OETI29DAY - IIF DATEDIFF TRUNC SYSDATE, trunc SCHDDATE, DD 29 OCH ÖVRE EXCEPTIONCDAGENTEXPNDIM SYS BLDG ISSUES ETI , SCDDURATION, 0.oETI30DAY - IIF DATEDIFF TRUNC SYSDATE, trunc SCHDDATE, DD 30 OCH ÖVRE EXCEPTIONCDAGENTEXPNDIM SYS BLDG ISSUES ETI, SCDDURATION, 0.oETI30DAYOVRG IIF summa IETIDUR 0, IIF summa IETI29DAY 0 och summa iETI29D AY 600 och summa IETI29DAY summa iETIDUR 600, summa IETI30DAY - 600, IIF summa IETI29DAY 600, summa IETIDUR, 0, 0.Men fungerar inte Pl-hjälp ASAP. Rolling summa är summan av summa belopp över en bestämd tidsperiod För Exempel på varje dag kan du beräkna summan av utgifterna för de senaste 30 dagarna. Jag antar att du kan använda en aggregator för att beräkna ETIDUR, ETI30DAY och ETI29DAY Därefter kan du i ett uttryck implementera logiken för ETI30DAYOVRG Observera att du inte kan skriva ett IIF-uttryck som i en aggregator Utgångsportar måste använda en aggregatfunktion. ansvarad sep 3 13 på 18 24. Ditt svar.2017 Stack Exchange, Inc. Kumulativ summa och medelvärde med hjälp av Netezza analytiska funktioner. Q Hur man hittar det kumulativa summan och kumulativa genomsnittet med hjälp av De analytiska funktionerna. Netezza har summa och genomsnittliga analytiska funktioner Genom att använda dessa analytiska funktioner kan vi hitta den kumulativa summan och genomsnittet. Den grundläggande syntaxen för summa och genomsnittlig analytisk funktion för att hitta kumulativen är. Kumulativ Analytisk Fun Ction exempel. Låt säga att jag har nedanstående anställda tabellen som källdata. en fråga om att hitta den ackumulerade summan och medellönen för anställda som använder analytisk funktion. Nedanför sql-frågan finner de ackumulerade summan och genomsnittliga lönerna för anställda. Resultatet av ovanstående fråga är.2 Skriv en fråga för att hitta kumulativ summa och genomsnittlig lön Av anställda i varje avdelning med hjälp av den analytiska funktionen. Följande fråga returnerar de ackumulerade summan och genomsnittliga lönerna anställda i varje avdelning. Om du gillar den här artikeln, var vänlig dela den eller klicka på google 1-knappen. Exportera exponentiellt vägt rörande medelvärde. Volatilitet är det vanligaste riskmåttet, men det kommer i flera smaker. I en tidigare artikel visade vi hur man beräkna enkel historisk volatilitet. Läs den här artikeln under Använda volatilitet för att mäta framtida risk Vi använde Googles faktiska aktiekursdata för att kunna för att beräkna daglig volatilitet baserat på 30 dygns lagerdata I den här artikeln kommer vi att förbättra den enkla volatiliteten och diskutera exponentiellt vägt rörligt genomsnittligt EWMA Historical Vs Implicit Volatility Först låt s sätta denna metriska in i en bit av perspektiv Det finns två breda strategier historisk och implicit eller implicit volatilitet Det historiska tillvägagångssättet förutsätter att förflutet är prolog som vi mäter historia i hopp om att det är förutsägbart Implicerat volatilitet på Å andra sidan, ignorerar historien som den löser för volatiliteten som indikeras av marknadspriserna. Det hoppas att marknaden vet bäst och att marknadspriset innehåller, även om det implicit är, en konsensusuppskattning av volatiliteten. För relaterad läsning, se Användning och gränser för volatilitet. Om Vi fokuserar på bara de tre historiska tillvägagångssätten till vänster ovan, de har två steg gemensamt. Beräkna serien av periodiska avkastningar. Använd en viktningsplan. Först beräknar vi den periodiska avkastningen Det är typiskt en serie av dagliga avkastningar där varje retur uttrycks i fortlöpande sammansatta termer För varje dag tar vi den naturliga loggen av förhållandet mellan aktiekurserna, dvs priset idag dividerat med priset igår, och så On. This ger en serie dagliga avkastningar, från u till du im beroende på hur många dagar m dagar vi mäter. Det tar oss till det andra steget. Det här är var de tre metoderna skiljer sig. I den föregående artikeln använder volatiliteten för att mäta framtida risker , Visade vi att enligt enkla acceptabla förenklingar är den enkla variansen genomsnittet av den kvadrerade avkastningen. Notera att detta summerar var och en av de periodiska avkastningarna, så delar den totala med antalet dagar eller observationer m Så det är verkligen bara Ett medelvärde av den kvadrerade periodiska avkastningen Sätt på ett annat sätt, varje kvadrerad retur ges lika vikt Så om alfa a är en viktningsfaktor specifikt, en 1 m, ser en enkel varians något ut så här. EWMA förbättras på enkel varians Svagheten av det här tillvägagångssättet är att alla avkastningar tjänar samma vikt igår s mycket nyårig avkastning har inget större inflytande på variansen än i föregående månad s återkomst Detta problem fixas med hjälp av exponentiellt vägt glidande medelvärdet EWMA, Där de senaste avkastningarna har större vikt på variansen. Det exponentiellt viktade glidande medelvärdet EWMA introducerar lambda som kallas utjämningsparametern. Lambda måste vara mindre än ett. Under detta förhållande, i stället för lika vikter, vägs varje kvadrerad retur med en multiplikator som Följer. RiskMetrics TM, ett finansiellt riskhanteringsföretag tenderar till exempel att använda en lambda på 0 94, eller 94. I detta fall vägs den första senaste kvadratiska periodiska avkastningen med 1-0 94 94 0 6 Nästa kvadrerade avkastningen är helt enkelt en lambda-multipel av den tidigare vikten i detta fall 6 multiplicerad med 94 5 64 och den tredje föregående dagens vikt är lika med 1-0 94 0 94 2 5 30. Det är betydelsen av exponentiell i EWMA är varje vikt en konstant Multiplicerare, dvs lambda, som måste vara mindre än en av föregående dag s vikt. Detta säkerställer en varians som väger eller förskjuts mot nyare data. Läs mer om Excel-kalkylbladet för Google s volatilitet. Skillnaden mellan helt enkelt volatilitet och D EWMA för Google visas nedan. Enkel volatilitet väger väsentligen varje periodisk avkastning med 0 196, vilket visas i kolumn O vi hade två års daglig aktiekursdata Det är 509 dagliga avkastningar och 1 509 0 196 Men märk att kolumn P tilldelar En vikt av 6, sedan 5 64, sedan 5 3 osv. Det är den enda skillnaden mellan enkel varians och EWMA. Remember När vi summerar hela serien i kolumn Q har vi variansen, vilket är kvadraten av standardavvikelsen If vi vill ha volatilitet, vi måste komma ihåg att ta kvadratroten av den variansen. Vad är skillnaden i den dagliga volatiliteten mellan variansen och EWMA i Google s-fallet Det är viktigt Den enkla variansen gav oss en daglig volatilitet på 2 4 men EWMA Gav en daglig volatilitet på endast 1 4 se kalkylbladet för detaljer Tydligen sänkte Googles volatilitet mer nyligen, därför kan en enkel varians vara artificiellt hög. Idag s Varians är en funktion av Pior Day s Variance Du kommer märka att vi behövde com pute en lång serie av exponentiellt sjunkande vikter Vi vann inte matematiken här, men en av EWMA: s bästa egenskaper är att hela serien reduceras bekvämt till en rekursiv formel. Recursiv innebär att dagens variansreferenser dvs är en funktion av Tidigare dag s varians Du kan även hitta denna formel i kalkylbladet och det ger exakt samma resultat som longhandberäkningen. Det står idag att s-variansen under EWMA är lika med gårdagens varians viktad av lambda plus gårdagens kvadrerade returväg vägd av en minus lambda-meddelande Hur vi bara lägger till två termer tillsammans igår s viktad varians och gårdagar viktad, kvadrerad retur. Ännu så, lambda är vår utjämningsparametrar En högre lambda t. ex. som RiskMetric s 94 indikerar långsammare sönderfall i serien - relativt sett kommer vi att har fler datapunkter i serien och de kommer att falla av långsammare Å andra sidan, om vi reducerar lambda, indikerar vi högre förfall, vikterna faller av mer qu ickly och, som ett direkt resultat av det snabba förfallet, används färre datapunkter I kalkylbladet är lambda en ingång, så att du kan experimentera med sin känslighet. Sammanfattning Volatilitet är den aktuella standardavvikelsen för ett lager och den vanligaste metrisk risken Det är också kvadratroten av varians Vi kan mäta varians historiskt eller implicit implicit volatilitet Vid mätning historiskt är den enklaste metoden enkel varians Men svagheten med enkel varians är alla avkastningar får samma vikt Så vi möter en klassisk avvägning vi alltid Vill ha mer data men ju mer data vi har desto mer är vår beräkning utspädd med avlägsna mindre relevanta data. Det exponentiellt viktade glidande genomsnittet EWMA förbättras på enkel varians genom att tilldela vikter till periodisk avkastning. Genom att göra detta kan vi båda använda en stor urvalsstorlek men Ge också större vikt till nyare avkastning. För att se en filmhandledning om detta ämne, besök Bionic Turtle. Den ränta vid vilken ett förvaltningsinstitut lånar medel som förvaras i Federal Reserve till ett annat förvaringsinstitut.1 En statistisk mätning av avkastningspriset för ett visst värdepapper eller marknadsindex Volatiliteten kan antingen mätas. En amerikansk kongress godkändes i 1933 som Banking Act, som förbjöd kommersiella banker att delta i investeringen. Nonfarm lön hänvisar till något jobb utanför gårdar, privata hushåll och ideella sektorn. US Bureau of Labor . Valutakortet eller valutasymbolen för den indiska rupien INR, indiens valuta Rupén består av 1. Ett första bud på ett konkursföretags tillgångar från en intresserad köpare vald av konkursbolaget Från en pool av anbudsgivare.
No comments:
Post a Comment