Workshop Matlab BITS Base

BITS: Serie Storiche in Matlab

Emmanuele Somma

Supporto Informatico per l’Area Ricerche
Banca d’Italia

21 Gennaio 2008

E. Somma (SIA-BdI) WMBB 2008 21/01/2008 1/96

Piano della presentazione

1 Le serie storiche in MATLAB
L’oggetto timeseries
L’oggetto fints

2 BITS - Bank of Italy Time Series
L’oggetto tsmat
Creazione della tsmat
Indicizzazione per l’accesso
Riorganizzazione
Operazioni tra le tsmat
Gestione dei Metadati
Plot


Le serie storiche in MATLAB

L’oggetto fints

L’oggetto tsmat
Riorganizzazione
Plot


Serie storica Insieme di informazioni omogenee riferite a momenti diversi
in successione temporale.

t1 v1
t2 v2
.
. .
.
. .
tn vn


Serie storica Insieme di osservazioni numeriche riferite a momenti diversi
in successione temporale periodica.

tp v1
t2p v2
.
. .
.
. .
tnp vn



L’oggetto fints

L’oggetto tsmat
Riorganizzazione
Plot


Un array dei dati

Un array di dati
x = [-0.2 -0.3 13;
-0.1 -0.4 15;
NaN 2.8 17;
0.5 0.3 NaN;
-0.3 -0.1 15]

Un array casuale di dati
x = rand(4,4);


Un paio di timeseries
ts_pos = timeseries(x(:,1:2), 1:5, ’name’, ’Position’)
getdatasamplesize(ts_pos)

ts_vel = timeseries(x(:,3), 1:5, ’name’, ’Velocity’);
getdatasamplesize(ts_vel)


Altre timeseries
%% Import the sample data
load count.dat

count1 = timeseries(count(:,1), 1:24,’name’, ’intersection1’);

get(count1)


Deﬁnizione delle unit` di misura
a
count1.DataInfo.Units = ’cars’;
count1.TimeInfo.Units = ’hours’;


Deﬁnizione del metodo d’interpolazione
count1.DataInfo.Interpolation = tsdata.interpolation(’zoh’);
% zero-order hold


Aggiunta di eventi
%% Construct and add the first event to all time series
e1 = tsdata.event(’AMCommute’,8);
% Construct the first event at 8 AM
e1.Units = ’hours’; % Specify the time units of the time
count1 = addevent(count1,e1); % Add the event to count1


Aggiunta di eventi
%% Construct and add the second event to all time series
e2 = tsdata.event(’PMCommute’,18);
% Construct the first event at 6 PM
e2.Units = ’hours’; % Specify the time units of the time


Collezioni di timeseries
tsc = tscollection({count1 count2},’name’, ’count_coll’)

tsc = addts(tsc, count3)

tsc1 = removets(tsc1,’intersection3’)


Ricampionamento della collezione
tsc1 = resample(tsc,1:2:24)
tsc1 = resample(tsc,1:0.5:24)
tsc1 = resample(tsc1,tsc1.Time)


Modiﬁca dei contenuti degli elementi della collezione
tsc1 = addsampletocollection(tsc1,’time’,3.25,...
’intersection1’,5)

tsc1 = delsamplefromcollection(tsc1,’index’,...
find(isnan(tsc1.intersection2.Data)));

tsc1 = addsampletocollection(tsc1,’time’,3.25,...
’intersection1’,5);


Modiﬁca dei contenuti degli elementi della collezione
plot(tsc1.intersection1); hold on;
plot(tsc1.intersection2)


L’oggetto fints

L’oggetto fints

L’oggetto tsmat
Riorganizzazione
Plot


Creazione fints
dates = (datenum(’05/11/99’):datenum(’05/11/99’)+100)’;
data_series1 = exp(randn(1, 101))’;
data_series2 = exp(randn(1, 101))’;
data = [data_series1 data_series2];
myfts = fints(dates, data);
myfts
myfts =
desc: (none)
freq: Unknown (0)
’dates: (101)’ ’series1: (101)’ ’series2: (101)’
’11-May-1999’ [ 0.6488] [ 0.1105]
’12-May-1999’ [ 0.1891] [ 2.6814]
’13-May-1999’ [ 1.1335] [ 0.5953]
[...]


Trasformazione
srs2 = myfts.series2

srs2_vec = fts2mat(myfts.series2)

format long g

srs2_mtx = fts2mat(myfts.series2, 1)


Indicizzazione elementi
format short
myfts(’05/11/99’)
myfts.series2(’05/11/99’)
myfts.series2({’05/11/99’, ’05/21/99’, ’05/31/99’})
myfts (’05/11/99::05/15/99’)
myfts.series2(1)
myfts.series2([1, 3, 5])
myfts.series2(16:20)


Operazioni
addup = myfts1 + newfts
subout = myfts1 - newfts
addscalar = myfts1 + 10000
submtx = myfts1 - randn(20, 4)


Operazioni
newfts2 = fints(myfts1.dates, fts2mat(myfts1/10000),...
{’Rat1’,’Rat2’, ’Rat3’,’Rat4’}, 1, ’New FTS’)

addother = myfts1 + fts2mat(newfts2);


BITS - Bank of Italy Time Series

L’oggetto fints

L’oggetto tsmat
Riorganizzazione
Plot


L’oggetto tsmat

L’oggetto fints

L’oggetto tsmat
Riorganizzazione
Plot


Costruzione tsmat
TSMAT = tsmat(1980,1,12,count)
tsmat( macro index (year), micro index (period), frequency, d

Parametri
macro index double (used as integer)
micro index double (used as integer)
frequency numero di elementi in una divisione macro
1 Year
2 Semester
4 Quarter
12 Month
52 Week
365 Day
data matrix NOBS×NSERIES
SERIES colonne
OSSERV righe


Esempio
A = tsmat(1980,1,12,rand(20,1))
Tsmat object
Size: [20 1]
Frequency: 12
Start: 1980 1
End: 1981 8
Labels: T1

B = tsmat(1980,1,12,rand(20,1))

BG = tsmat(1980,1,365,rand(220,1))
Tsmat object
Size: [220 1]
Frequency: 365
Start: Tue Jan-01-1980
End: Thu Aug-07-1980
Labels: T1

Caricamento dati
load count.dat
TSC = tsmat(1980,1,365,count)
Tsmat object
Size: [24 3]
Frequency: 365
Start: Tue Jan-01-1980
End: Thu Jan-24-1980
Labels: T1 T2 T3


Struttura
struct(TSC)
ans =
matdata: [24x3 double]
start_year: 1980
start_period: 1
freq: 365
last_year: 1980
last_period: 24
meta: [1x1 struct]
meta_cols: [1x1 struct]


I Valori
TSC.matdata
ans =
11 11 9
7 13 11
14 17 20
11 13 9
43 51 69
38 46 76
61 132 186
[...]


I metadati di base
.freq frequenza delle osservazioni
.start indice dell’oss. iniziale (anno,periodo)
.start year anno dell’oss. iniziale
.start period periodo dell’oss. iniziale
.last indice dell’oss. finale (calcolato)
.last year anno dell’oss. finale (calcolato)
.last period periodo dell’oss. finale (calcolato)
.range vettore degli indici iniziale e finale
.dates vettore delle date in formato num. Matlab
.matdata matrice dei valori della collezione

Ad es.
datestr(TSC.dates)
ans =
01-Jan-1980
02-Jan-1980
03-Jan-1980
[...]

I metadati ’estesi’
.meta metadati della collezione
.meta cols metadati delle colonne

I metadati di colonna obbligatori
’label’ nome della serie

Ad es.
TSC.meta
ans =
release: 733425
TSC.meta_cols
ans =
label: {’T1’ ’T2’ ’T3’}


Visualizzare una serie con tstab
tstab(S1 [, S2 ...]) dove S1,...,S2 sono oggetti tsmat
A=tsmat(1980,1,12,rand(5,1))
B=tsmat(1980,3,12,rand(5,1))
tstab(A,B)
tsStart: 1980 1
tsRelease: 18-Jan-2008
Frequency: 12 (monthly)
Date
T1 T1
18/01/08 18/01/08
1980-M-001 0.0377 NaN
1980-M-002 0.8852 NaN
1980-M-003 0.9133 0.2619
1980-M-004 0.7962 0.3354
1980-M-005 0.0987 0.6797
1980-M-006 NaN 0.1366
1980-M-007 NaN 0.7212


L’oggetto fints

L’oggetto tsmat
Riorganizzazione
Plot


tsmat: Come si usa
>>


tsmat: Come si usa
>> ts = tsmat(1980,1,12,rand(3,4))


tsmat: Come si usa
>> ts = tsmat(1980,1,12,rand(3,4))
Tsmat object
Size: [3 4]
Start: 1980 1
End: 1980 3
Labels: T1 T2 T3 T4
>>


tsmat: Come si usa
>> ts = tsmat(1980,1,12,rand(3,4))
Tsmat object
Size: [3 4]
Start: 1980 1
End: 1980 3
Labels: T1 T2 T3 T4
>> get(ts)


tsmat: Come si usa
>> ts = tsmat(1980,1,12,rand(3,4))
Tsmat object
Size: [3 4]
Start: 1980 1
End: 1980 3
Labels: T1 T2 T3 T4
>> get(ts)
matdata: [3x4 double]
start_year: 1980
start_period: 1
freq: 12
last_year: 1980
last_period: 3
meta: [1x1 struct]
meta_cols: [1x1 struct]


tsmat: Come si usa
>>


tsmat: Come si usa
>> tstab(ts)


tsmat: Come si usa
>> tstab(ts)
tsStart: 1980 1
tsRelease: 17-Jul-2007
Date
T1 T2 T3 T4
17/07/07 17/07/07 17/07/07 17/07/07
1980-M-001 0.6822 0.1509 0.8600 0.4966
1980-M-002 0.3028 0.6979 0.8537 0.8998
1980-M-003 0.5417 0.3784 0.5936 0.8216


tsmat: Come si usa
>> tstab(ts)
tsStart: 1980 1
Date LABELS
T1 T2 T3 T4
17/07/07 17/07/07 17/07/07 17/07/07
1980-M-001 0.6822 0.1509 0.8600 0.4966
1980-M-002 0.3028 0.6979 0.8537 0.8998
1980-M-003 0.5417 0.3784 0.5936 0.8216


tsmat: Come si usa
>> tstab(ts)
tsStart: 1980 1
tsRelease: 17-Jul-2007 RELEASES
Date
T1 T2 T3 T4
17/07/07 17/07/07 17/07/07 17/07/07
1980-M-001 0.6822 0.1509 0.8600 0.4966
1980-M-002 0.3028 0.6979 0.8537 0.8998
1980-M-003 0.5417 0.3784 0.5936 0.8216


tsmat Etichette di colonna
ts = tsmat(1980,1,12,rand(3,4), ...
{’PRICE’, ’STOCK’, ’EXCHANGE’, ’UNIT’});

tstab(ts)
tsStart: 1980 1
Date
PRICE STOCK EXCHANGE UNIT
18/07/07 18/07/07 18/07/07 18/07/07
1980-M-001 0.0495 0.5221 0.3751 0.5979
1980-M-002 0.5667 0.1171 0.8234 0.9492
1980-M-003 0.1219 0.7699 0.0466 0.2888


tsmat Etichette di colonna automatiche
ts = tsmat(1980,1,12,rand(3,4),’PRICE’);

tstab(ts)
tsStart: 1980 1
Date
PRICE1 PRICE2 PRICE3 PRICE4
18/07/07 18/07/07 18/07/07 18/07/07
1980-M-001 0.8702 0.1923 0.9339 0.8952
1980-M-002 0.0269 0.7157 0.1372 0.9424
1980-M-003 0.5195 0.2507 0.5216 0.3351


tsmat Rilasci di colonna
ts = tsmat(1980,1,12,rand(3,4),’PRICE’, ...
{ ’01-Jan-2007’ ’02-Jan-2007’ ’07-Jan-2007’ ’09-Jan-2007’ });

tstab(ts)
tsStart: 1980 1
Date
PRICE1 PRICE2 PRICE3 PRICE4
01/01/07 02/01/07 07/01/07 09/01/07
1980-M-001 0.5962 0.5972 0.9561 0.8121
1980-M-002 0.3290 0.1614 0.5955 0.6101
1980-M-003 0.4782 0.8295 0.0287 0.7015


tsmat Distribuzione dei rilasci su tutte le colonne
ts = tsmat(1980,1,12,rand(3,4), ...
{’PRICE’, ’STOCK’, ’EXCHANGE’, ’UNIT’}, ...
’01-Jan-2002’ );
tstab(ts)
tsStart: 1980 1
Date
PRICE STOCK EXCHANGE UNIT
01/01/02 01/01/02 01/01/02 01/01/02
1980-M-001 0.4374 0.1359 0.3987 0.8686
1980-M-002 0.4712 0.5325 0.3584 0.6264
1980-M-003 0.1493 0.7258 0.2853 0.2412



L’oggetto fints

L’oggetto tsmat
Riorganizzazione
Plot


Indicizzazione
Metadati fondamentali tramite ’.’ (es. TSC.start)
Osservazione tramite ’()’ (es. TSC([2:5, [1:end])
Lead/Lag tramite ’{}’ (es. TSC{-1})


Accesso ai metadati: ’.’
.freq frequenza delle osservazioni
.start indice dell’oss. iniziale (anno,periodo)
.start year anno dell’oss. iniziale
.start period periodo dell’oss. iniziale
.last indice dell’oss. finale (calcolato)
.last year anno dell’oss. finale (calcolato)
.last period periodo dell’oss. finale (calcolato)
.range vettore degli indici iniziale e finale
.dates vettore delle date in formato num. Matlab
.matdata matrice dei valori della collezione
.meta dizionario dei metadati di collezione
.meta cols dizionari dei metadati di colonna

Ad es.
datestr(TSC.dates)
ans =
01-Jan-1980
02-Jan-1980
03-Jan-1980 Somma (SIA-BdI)
E. WMBB 2008 21/01/2008 44/96

Accesso alle osservazioni: ’()’
Doppio vettore di interi (2 elementi)
righe colonne
osservazioni serie
TSC( [2:5], [1:end])
tsStart: 1980 2
Frequency: 365 (daily)
Date
T1 T2 T3
19/01/08 19/01/08 19/01/08
1980-D-002 02-Jan-1980 7.0000 13.0000 11.0000
1980-D-003 02-Jan-1980 14.0000 17.0000 20.0000
1980-D-004 02-Jan-1980 11.0000 13.0000 9.0000
1980-D-005 02-Jan-1980 43.0000 51.0000 69.0000


Esempio: Una osservazione di tutte le serie nella collezione
righe colonne
osservazioni serie
TSC( 1, [1:end])
tstab(TSC1)
tsStart: 1980 1
Date
T1 T2 T3
19/01/08 19/01/08 19/01/08
1980-D-001 01-Jan-1980 11.0000 11.0000 9.0000


Esempio: Tutte le osservazioni di una serie della collezione
righe colonne
osservazioni serie
TSC( [1:end], 2)
tstab(TSC1)
tsStart: 1980 1
Date
T1
19/01/08
1980-D-001 01-Jan-1980 11.0000
1980-D-002 01-Jan-1980 7.0000
1980-D-003 01-Jan-1980 14.0000
1980-D-004 01-Jan-1980 11.0000
[...]
1980-D-021 01-Jan-1980 35.0000
1980-D-022 01-Jan-1980 11.0000
1980-D-023 01-Jan-1980 13.0000
1980-D-024 01-Jan-1980 10.0000


Accesso alle osservazioni: ’()’
Quattro Interi e un indice (5 elementi)
anno periodo anno periodo colonne
iniziale ﬁnale
TSC( 1986, 1, 1996, 1, ’:’)
TSC( 1986, 1, 1996, 1, [2 3])
tsStart: 1980 2
Date
T1 T2 T3
19/01/08 19/01/08 19/01/08
1980-D-002 02-Jan-1980 7.0000 13.0000 11.0000
1980-D-003 02-Jan-1980 14.0000 17.0000 20.0000
1980-D-004 02-Jan-1980 11.0000 13.0000 9.0000
1980-D-005 02-Jan-1980 43.0000 51.0000 69.0000


Operazione di Lead e Lag: ’{}’
TSC = tsmat(1980,1,365,count(:,1))
tstab(TSC1,TSC1{-1},TSC1{1})
% == tstab(TSC,tslag(TSC,1),tslag(TSC,-1))
tsStart: 1979 365
Date T1 T1 T1
18/01/08 18/01/08 18/01/08
1979-D-365 31-Dec-1979 NaN NaN 11.0000
1980-D-001 31-Dec-1979 11.0000 NaN 7.0000
1980-D-002 31-Dec-1979 7.0000 11.0000 14.0000
[...]
1980-D-023 31-Dec-1979 13.0000 11.0000 10.0000
1980-D-024 31-Dec-1979 10.0000 13.0000 NaN
1980-D-025 31-Dec-1979 NaN 10.0000 NaN


Riorganizzazione

L’oggetto fints

L’oggetto tsmat
Riorganizzazione
Plot


Concatenazione orizzontale
aa=tsmat(1980,1,4,reshape(-1:-1:-16,4,4))
Tsmat object
Size: [4 4]
Frequency: 4
Start: 1980 1
End: 1980 4
Labels: T1 T2 T3 T4
tstab(aa)
tsStart: 1980 1
Frequency: 4 (quarterly)
Date
T1 T2 T3 T4
19/01/08 19/01/08 19/01/08 19/01/08
1980-Q-001 -1.0000 -5.0000 -9.0000 -13.0000
1980-Q-002 -2.0000 -6.0000 -10.0000 -14.0000
1980-Q-003 -3.0000 -7.0000 -11.0000 -15.0000
1980-Q-004 -4.0000 -8.0000 -12.0000 -16.0000


bb=tsmat(1979,1,4,reshape(1:16,4,4))
Tsmat object
Size: [4 4]
Frequency: 4
Start: 1979 1
End: 1979 4
Labels: T1 T2 T3 T4
tstab(bb)
tsStart: 1979 1
Date
T1 T2 T3 T4
19/01/08 19/01/08 19/01/08 19/01/08
1979-Q-001 1.0000 5.0000 9.0000 13.0000
1979-Q-002 2.0000 6.0000 10.0000 14.0000
1979-Q-003 3.0000 7.0000 11.0000 15.0000
1979-Q-004 4.0000 8.0000 12.0000 16.0000


cc=[aa,bb]
Tsmat object
Size: [8 8]
Frequency: 4
Start: 1979 1
End: 1980 4
Labels: T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4
tstab(cc)
tsStart: 1979 1
Date
T1 T2 [...] T3 T4
19/01/08 19/01/08 [...] 19/01/08 19/01/08
1979-Q-001 NaN NaN [...] 9.0000 13.0000
1979-Q-002 NaN NaN [...] 10.0000 14.0000
1979-Q-003 NaN NaN [...] 11.0000 15.0000
1979-Q-004 NaN NaN [...] 12.0000 16.0000
1980-Q-001 -1.0000 -5.0000 [...] NaN NaN
1980-Q-002 -2.0000 -6.0000 [...] NaN NaN
1980-Q-003 -3.0000 -7.0000 [...] NaN NaN
1980-Q-004 -4.0000 -8.0000 [...] NaN NaN

Concatenazione verticale
cc=[aa;bb]
Tsmat object
Size: [8 4]
Frequency: 4
Start: 1979 1
End: 1980 4
Labels: T1 T2 T3 T4
tstab(cc)
tsStart: 1979 1
Date
T1 T2 T3 T4
19/01/08 19/01/08 19/01/08 19/01/08
1979-Q-001 1.0000 5.0000 9.0000 13.0000
1979-Q-002 2.0000 6.0000 10.0000 14.0000
1979-Q-003 3.0000 7.0000 11.0000 15.0000
1979-Q-004 4.0000 8.0000 12.0000 16.0000
1980-Q-001 -1.0000 -5.0000 -9.0000 -13.0000
1980-Q-002 -2.0000 -6.0000 -10.0000 -14.0000
1980-Q-003 -3.0000 -7.0000 -11.0000 -15.0000
1980-Q-004 -4.0000 -8.0000 -12.0000 -16.0000

Concatenazione verticale
cc=[aa{-2};bb]
Tsmat object
Size: [8 4]
Frequency: 4
Start: 1979 1
End: 1980 4
Labels: T1 T2 T3 T4
tstab(cc)
tsStart: 1979 1
Date
T1 T2 T3 T4
19/01/08 19/01/08 19/01/08 19/01/08
1979-Q-001 1.0000 5.0000 9.0000 13.0000
1979-Q-002 2.0000 6.0000 10.0000 14.0000
1979-Q-003 3.0000 7.0000 11.0000 15.0000
1979-Q-004 4.0000 8.0000 12.0000 16.0000
1980-Q-001 NaN NaN NaN NaN
1980-Q-002 NaN NaN NaN NaN
1980-Q-003 -1.0000 -5.0000 -9.0000 -13.0000
1980-Q-004 -2.0000 -6.0000 -10.0000 -14.0000

Concatenazione verticale non adiacente
cc=[aa;bb{-1}]
??? Error using ==> tsmat.extend
"FillDateBeforeLastDate"

Error in ==> <a href="error:/Users/exedre/Work/Matlab/bi/toolboxes/bits2/@t
self = extend(a, self, [ a.start_year a.start_period ], fill_date);

Error in ==> <a href="error:/Users/exedre/Work/Matlab/bi/toolboxes/bits2/@t
res = extend(res,varargin{i},nan,true);


extend Unione delle serie cn il controllo della sovrapposizione
>> ts1 = tsmat(1980,1,12,rand(7,1));
>> ts2 = tsmat(1980,6,12,rand(4,1));
>> ts=extend(ts1,ts2)
>> tstab(ts,ts1,ts2)
[...] T1 T1 T1
05/09/07 05/09/07 05/09/07
1980-M-001 0.4457 0.4457 NaN
1980-M-002 0.9388 0.9388 NaN
1980-M-003 0.6338 0.6338 NaN
1980-M-004 0.9297 0.9297 NaN
1980-M-005 0.0629 0.0629 NaN
1980-M-006 0.0104 0.3069 0.0104
1980-M-007 0.1678 0.9498 0.1678
1980-M-008 0.7553 NaN 0.7553
1980-M-009 0.8338 NaN 0.8338


extend Unione delle serie cn il controllo della sovrapposizione
>> ts=extend(ts1,ts2,[1980 7])
>> tstab(ts,ts1,ts2)
[...] T1 T1 T1
05/09/07 05/09/07 05/09/07
1980-M-001 0.4457 0.4457 NaN
1980-M-002 0.9388 0.9388 NaN
1980-M-003 0.6338 0.6338 NaN
1980-M-004 0.9297 0.9297 NaN
1980-M-005 0.0629 0.0629 NaN
1980-M-006 0.3069 0.3069 0.0104
1980-M-007 0.1678 0.9498 0.1678
1980-M-008 0.7553 NaN 0.7553
1980-M-009 0.8338 NaN 0.8338


extend Unione di serie non contigue
>> ts1=tsmat(1980,1,12,rand(5,1))
>> ts2=tsmat(1980,7,12,rand(5,1));
[...] T1 T1
1980-M-001 0.6059 NaN
1980-M-002 0.5179 NaN
1980-M-003 0.9429 NaN
1980-M-004 0.7412 NaN
1980-M-005 0.7011 NaN
1980-M-006 NaN NaN
1980-M-007 NaN 0.7447
1980-M-008 NaN 0.8738
1980-M-009 NaN 0.9641
1980-M-010 NaN 0.9819
1980-M-011 NaN 0.9186


extend Unione di serie non contigue
>> ts1=tsmat(1980,1,12,rand(5,1))
>> ts2=tsmat(1980,7,12,rand(5,1));
[...] T1 T1
1980-M-001 0.6059 NaN
1980-M-002 0.5179 NaN
1980-M-003 0.9429 NaN
1980-M-004 0.7412 NaN
1980-M-005 0.7011 NaN
1980-M-006 NaN NaN
1980-M-007 NaN 0.7447
1980-M-008 NaN 0.8738
1980-M-009 NaN 0.9641
1980-M-010 NaN 0.9819
1980-M-011 NaN 0.9186
>> ts=extend(ts1,ts2)
??? Error using ==> tsmat.extend at 130
"TimeseriesCannotBeLinked"


extend Unione serie non contigue
>> ts=extend(ts1,ts2,nan,true)
T1 T1 T1
05/09/07 05/09/07 05/09/07
1980-M-001 0.6059 0.6059 NaN
1980-M-002 0.5179 0.5179 NaN
1980-M-003 0.9429 0.9429 NaN
1980-M-004 0.7412 0.7412 NaN
1980-M-005 0.7011 0.7011 NaN
1980-M-006 NaN NaN NaN
1980-M-007 0.7447 NaN 0.7447
1980-M-008 0.8738 NaN 0.8738
1980-M-009 0.9641 NaN 0.9641
1980-M-010 0.9819 NaN 0.9819
1980-M-011 0.9186 NaN 0.9186



L’oggetto fints

L’oggetto tsmat
Riorganizzazione
Plot


La diﬀerenza tra struttura e oggetto
Struttura Oggetto
s = struct() o = class() Creazione
s.propriet´
a o.propriet´
a Accesso
s.campo = valore o.campo = valore Riempimento
funzione(s) metodo(o) Funzione/Metodo
s.dati = m.dati + n.dati Operazioni tra strutture
s = m + n Operazioni tra oggetti


Operazioni sulle serie (senza esclusione dei nan)
max(A)
min(A)
mean(A)
median(A)
std(A)
sum(A)
var(A)
abs(A)
ceil(A)
TODO: iqr(A)


Operazioni sulle serie con esclusione dei nan
nanmax(A)
nanmin(A)
nanmean(A)
nanmedian(A)
nanstd(A)
nansum(A)
nanva(A)


Operazioni tra le serie
tstab(A,B, A*10)
tstab(A,B, A+B)
tstab(A,B, A-B)
tstab(A,B, A*B)
tstab(A,B, A./B)


Altre operazioni
corr(TSC)
corr(TSC.matdata)
corr(count(:,1),count(:,2))
ans =
0.9331
corr(TSC(:,1),TSC(:,2))
??? Error using ==> tsmat.subsref
@tsmatsubsref::TS Index exceeds matrix dimensions


Altre operazioni
cov(TSC)
cov(TSC.matdata)
ans =
1.0e+003 *
0.6437 0.9802 1.6567
0.9802 1.7144 2.6908
1.6567 2.6908 4.6278


Altre operazioni
tstab(TSC,cumsum(TSC))
tstab(cumprod(TSC))


Operazioni logiche
tstab(TSC==TSC)
tsStart: 1980 1
Date
T1 T2 T3
18/01/08 18/01/08 18/01/08
1980-D-001 01-Jan-1980 1.0000 1.0000 1.0000
1980-D-002 01-Jan-1980 1.0000 1.0000 1.0000
1980-D-003 01-Jan-1980 1.0000 1.0000 1.0000
[...]


Operazioni logiche
TSC1 = tsmat(1980,1,365,rand(24,3)*10*)
tstab(TSC>TSC1) (tstab(ge(TSC,TSC1))
tsStart: 1980 1
Date
T1 T2 T3
18/01/08 18/01/08 18/01/08
1980-D-001 01-Jan-1980 0.0000 0.0000 0.0000
1980-D-002 01-Jan-1980 0.0000 0.0000 0.0000
1980-D-003 01-Jan-1980 0.0000 0.0000 1.0000
1980-D-004 01-Jan-1980 0.0000 0.0000 0.0000
[...]


Operazioni e Funzioni
Operazione F unzione
gt(A,B) A>B
ge(A,B) A≥B
lt(A,B) A<B
le(A,B) A≤B
ne(A,B) A=B


Determinazione dei valori
Operazione F unzione
isnan = NaN
isfinite =∞


Introduciamo dei missing in testa e in coda
TSC([1:3],[1:3])=NaN; tstab(TSC)
TSC([24],[1:3])=NaN; tstab(TSC)

Stringiamo l’intervallo di deﬁnizione della serie ai valori non missing
TSCn=notnanrange(TSC)


Lag e Lead
TSC = tsmat(1980,1,365,count(:,1))
tstab(TSC,tslag(TSC,1),tslag(TSC,-1))
tsStart: 1979 365
Date
T1 T1 T1
18/01/08 18/01/08 18/01/08
1979-D-365 31-Dec-1979 NaN NaN 11.0000
1980-D-001 31-Dec-1979 11.0000 NaN 7.0000
1980-D-002 31-Dec-1979 7.0000 11.0000 14.0000
[...]
1980-D-023 31-Dec-1979 13.0000 11.0000 10.0000
1980-D-024 31-Dec-1979 10.0000 13.0000 NaN
1980-D-025 31-Dec-1979 NaN 10.0000 NaN



L’oggetto fints

L’oggetto tsmat
Riorganizzazione
Plot


Metadati della collezione
ts.meta.<campo>
getmeta(ts,’<campo>’)
getmeta(ts,’<campo>’,<default>)

rel = getmeta(ts,’release’,today)
rel =

733426


Metadati della collezione
A.meta.pippo=’pluto1’;
pluto=A.meta.pippo;
A.meta
ans =
release: 733426
pippo: ’pluto1’

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

A=addmeta(A,’pippo’,’pluto2’);
A.meta
ans =
release: 733426
pippo: ’pluto2’


Un metadato notevole: release
Il metadato release indica la data in cui la serie ` e
presa in considerazione (?!?)
Non viene utilizzata in alcun modo nei calcoli ma ` e
molto importante nelle operazioni di vintage dei dati
La release della singola serie (ovvero
ts.meta colsj.release), se presente, verr` a
utilizzata per indicare il vintage dei dati, altrimenti si
utilizzera la release dell’intera collezione
(ts.meta.release), nel caso in cui non sia presente
neppure questo (errore) si utilizzer` la data corrente.
a


Esempio
A.meta.release
ans =
733426
>> datestr(A.meta.release)
ans =
19-Jan-2008


Cancellare un metadato
rmfield(A.meta,’pippo’) % NON HA EFFETTO

A.meta = rmfield(A.meta,’pippo’) % CORRETTO

oppure

A=delmeta(A,’pippo’)


Metadati di colonna
TSC.meta_cols
ans =
label: {’T1’ ’T2’ ’T3’}

Metadati di colonna
I metadati di colonna sono ospitati in una struttura i cui campi sono
cell-array.
`
E uno strumento del linguaggio Matlab un po’ contorto a cui bisogna
fare attenzione e che provoca un bel po’ di problemi.


Metadati di colonna
TSC.meta_cols.release(2) # NON FUNZIONA

M = TSC.meta_cols # BISOGNA FARE COSI’
label = M.labels(2)


Metadati di colonna
getcolmeta(TSC,2,’label’)
ans =
’T2’
getcolmeta(TSC,2,’release’,today)
ans =
733426


Metadati di colonna
ans =
’T2’
ans =
733426
FCM = getfullcolmeta(TSC)
1x3 struct array with fields:
label
FCM(1).label
ans =
’T1’


Metadati di colonna
ans =
’T2’
ans =
733426
label
FCM(1).label
ans =
’T1’


Metadati di colonna
TSC=addmeta_cols(TSC, 3, ’release’, {today })


Plot

L’oggetto fints

L’oggetto tsmat
Riorganizzazione
Plot


Esempio di plot
aa=tsmat(1980,1,12,randn(120,1));
bb=filter(1,[1 -0.9],aa);
h=plot([aa,bb]);
legend(’aa tsmat’,’filtered tsmat bb’);
% Let’s add a moving average of the bb tsmat
cc=mave(bb,12);
plot([aa,bb,cc]);
legend(’aa tsmat’,’filtered tsmat bb’,’12 terms moving average


Esempio di plot


Grazie dell’attenzione


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