Workshop Matlab BITS Base

BITS: Serie Storiche in Matlab

Emmanuele Somma

Supporto Informatico per l’Area RicercheBanca d’Italia

21 Gennaio 2008

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

Piano della presentazione

1 Le serie storiche in MATLABL’oggetto timeseriesL’oggetto fints

2 BITS - Bank of Italy Time SeriesL’oggetto tsmatCreazione della tsmatIndicizzazione per l’accessoRiorganizzazioneOperazioni tra le tsmatGestione dei MetadatiPlot


Le serie storiche in MATLAB




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

t1 v1

t2 v2...

...tn vn


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

tp v1

t2p v2...

...tnp vn


L’oggetto timeseries




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 dataload count.dat

count1 = timeseries(count(:,1), 1:24,’name’, ’intersection1’);count2 = timeseries(count(:,2), 1:24,’name’, ’intersection2’);count3 = timeseries(count(:,3), 1:24,’name’, ’intersection3’);

get(count1)


Definizione delle unita di misuracount1.DataInfo.Units = ’cars’;count1.TimeInfo.Units = ’hours’;count2.TimeInfo.Units = ’hours’;count3.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 seriese1 = tsdata.event(’AMCommute’,8);

% Construct the first event at 8 AMe1.Units = ’hours’; % Specify the time units of the timecount1 = addevent(count1,e1); % Add the event to count1count2 = addevent(count2,e1); % Add the event to count2count3 = addevent(count3,e1); % Add the event to count3


Aggiunta di eventi

%% Construct and add the second event to all time seriese2 = tsdata.event(’PMCommute’,18);

% Construct the first event at 6 PMe2.Units = ’hours’; % Specify the time units of the timecount1 = addevent(count1,e2); % Add the event to count1count2 = addevent(count2,e2); % Add the event to count2count3 = addevent(count3,e2); % Add the event to count3


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




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);myftsmyfts =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][...]


Trasformazionesrs2 = myfts.series2

srs2_vec = fts2mat(myfts.series2)

format long g

srs2_mtx = fts2mat(myfts.series2, 1)


Indicizzazione elementiformat shortmyfts(’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)


Operazioniaddup = myfts1 + newftssubout = myfts1 - newftsaddscalar = myfts1 + 10000submtx = 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 tsmat




Costruzione tsmat

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

Parametri

macro index double (used as integer)micro index double (used as integer)frequency numero di elementi in una divisione macro

1 Year2 Semester4 Quarter12 Month52 Week365 Day

data matrix NOBS!NSERIESSERIES colonneOSSERV righe


Esempio

A = tsmat(1980,1,12,rand(20,1))Tsmat object

Size: [20 1]Frequency: 12

Start: 1980 1End: 1981 8

Labels: T1

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

BG = tsmat(1980,1,365,rand(220,1))Tsmat object


Start: Tue Jan-01-1980End: Thu Aug-07-1980

Labels: T1


Caricamento datiload count.datTSC = tsmat(1980,1,365,count)Tsmat object


Start: Tue Jan-01-1980End: Thu Jan-24-1980

Labels: T1 T2 T3


Strutturastruct(TSC)ans =

matdata: [24x3 double]start_year: 1980

start_period: 1freq: 365

last_year: 1980last_period: 24

meta: [1x1 struct]meta_cols: [1x1 struct]


I ValoriTSC.matdataans =

11 11 97 13 1114 17 2011 13 943 51 6938 46 7661 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-198002-Jan-198003-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.metaans =

release: 733425TSC.meta_colsans =

label: {’T1’ ’T2’ ’T3’}


Visualizzare una serie con tstab

tstab(S1 [, S2 ...]) dove S1,...,S2 sono oggetti tsmatA=tsmat(1980,1,12,rand(5,1))B=tsmat(1980,3,12,rand(5,1))tstab(A,B)tsStart: 1980 1tsRelease: 18-Jan-2008Frequency: 12 (monthly)Date

T1 T118/01/08 18/01/08

1980-M-001 0.0377 NaN1980-M-002 0.8852 NaN1980-M-003 0.9133 0.26191980-M-004 0.7962 0.33541980-M-005 0.0987 0.67971980-M-006 NaN 0.13661980-M-007 NaN 0.7212


Creazione della tsmat




tsmat: Come si usa>>

ts = tsmat(1980,1,12,rand(3,4))Tsmat object

Size: [3 4]Start: 1980 1End: 1980 3

Labels: T1 T2 T3 T4>> get(ts)






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

Tsmat objectSize: [3 4]Start: 1980 1End: 1980 3







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

Size: [3 4]Start: 1980 1End: 1980 3

Labels: T1 T2 T3 T4>>

get(ts)matdata: [3x4 double]

start_year: 1980start_period: 1

freq: 12last_year: 1980

last_period: 3meta: [1x1 struct]

meta_cols: [1x1 struct]


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

Size: [3 4]Start: 1980 1End: 1980 3







tsmat: Come si usa>>

tstab(ts)tsStart: 1980 1tsRelease: 17-Jul-2007

RELEASES

Frequency: 12 (monthly)Date

LABELS

T1 T2 T3 T417/07/07 17/07/07 17/07/07 17/07/07

1980-M-001 0.6822 0.1509 0.8600 0.49661980-M-002 0.3028 0.6979 0.8537 0.89981980-M-003 0.5417 0.3784 0.5936 0.8216


tsmat: Come si usa>> tstab(ts)

tsStart: 1980 1tsRelease: 17-Jul-2007

RELEASES


LABELS

T1 T2 T3 T417/07/07 17/07/07 17/07/07 17/07/07

1980-M-001 0.6822 0.1509 0.8600 0.49661980-M-002 0.3028 0.6979 0.8537 0.89981980-M-003 0.5417 0.3784 0.5936 0.8216


tsmat: Come si usa>> tstab(ts)tsStart: 1980 1tsRelease: 17-Jul-2007

RELEASES


LABELS

T1 T2 T3 T417/07/07 17/07/07 17/07/07 17/07/07

1980-M-001 0.6822 0.1509 0.8600 0.49661980-M-002 0.3028 0.6979 0.8537 0.89981980-M-003 0.5417 0.3784 0.5936 0.8216


tsmat: Come si usa>> tstab(ts)tsStart: 1980 1tsRelease: 17-Jul-2007

RELEASES

Frequency: 12 (monthly)Date LABELS

T1 T2 T3 T417/07/07 17/07/07 17/07/07 17/07/07

1980-M-001 0.6822 0.1509 0.8600 0.49661980-M-002 0.3028 0.6979 0.8537 0.89981980-M-003 0.5417 0.3784 0.5936 0.8216


tsmat: Come si usa>> tstab(ts)tsStart: 1980 1tsRelease: 17-Jul-2007 RELEASESFrequency: 12 (monthly)Date

LABELS

T1 T2 T3 T417/07/07 17/07/07 17/07/07 17/07/07

1980-M-001 0.6822 0.1509 0.8600 0.49661980-M-002 0.3028 0.6979 0.8537 0.89981980-M-003 0.5417 0.3784 0.5936 0.8216


tsmat Etichette di colonnats = tsmat(1980,1,12,rand(3,4), ...

{’PRICE’, ’STOCK’, ’EXCHANGE’, ’UNIT’});

tstab(ts)tsStart: 1980 1tsRelease: 18-Jul-2007Frequency: 12 (monthly)Date

PRICE STOCK EXCHANGE UNIT18/07/07 18/07/07 18/07/07 18/07/07

1980-M-001 0.0495 0.5221 0.3751 0.59791980-M-002 0.5667 0.1171 0.8234 0.94921980-M-003 0.1219 0.7699 0.0466 0.2888


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


PRICE1 PRICE2 PRICE3 PRICE418/07/07 18/07/07 18/07/07 18/07/07

1980-M-001 0.8702 0.1923 0.9339 0.89521980-M-002 0.0269 0.7157 0.1372 0.94241980-M-003 0.5195 0.2507 0.5216 0.3351


tsmat Rilasci di colonnats = tsmat(1980,1,12,rand(3,4),’PRICE’, ...

{ ’01-Jan-2007’ ’02-Jan-2007’ ’07-Jan-2007’ ’09-Jan-2007’ });

tstab(ts)tsStart: 1980 1Frequency: 12 (monthly)Date

PRICE1 PRICE2 PRICE3 PRICE401/01/07 02/01/07 07/01/07 09/01/07

1980-M-001 0.5962 0.5972 0.9561 0.81211980-M-002 0.3290 0.1614 0.5955 0.61011980-M-003 0.4782 0.8295 0.0287 0.7015


tsmat Distribuzione dei rilasci su tutte le colonnets = tsmat(1980,1,12,rand(3,4), ...

{’PRICE’, ’STOCK’, ’EXCHANGE’, ’UNIT’}, ...’01-Jan-2002’ );


PRICE STOCK EXCHANGE UNIT01/01/02 01/01/02 01/01/02 01/01/02

1980-M-001 0.4374 0.1359 0.3987 0.86861980-M-002 0.4712 0.5325 0.3584 0.62641980-M-003 0.1493 0.7258 0.2853 0.2412


Indicizzazione per l’accesso




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-198002-Jan-198003-Jan-1980[...]


Accesso alle osservazioni: ’()’

Doppio vettore di interi (2 elementi)righe colonne

osservazioni serieTSC( [2:5], [1:end])

tsStart: 1980 2tsRelease: 19-Jan-2008Frequency: 365 (daily)Date

T1 T2 T319/01/08 19/01/08 19/01/08

1980-D-002 02-Jan-1980 7.0000 13.0000 11.00001980-D-003 02-Jan-1980 14.0000 17.0000 20.00001980-D-004 02-Jan-1980 11.0000 13.0000 9.00001980-D-005 02-Jan-1980 43.0000 51.0000 69.0000


Esempio: Una osservazione di tutte le serie nella collezione

righe colonneosservazioni serie

TSC( 1, [1:end])

tstab(TSC1)tsStart: 1980 1tsRelease: 19-Jan-2008Frequency: 365 (daily)Date

T1 T2 T319/01/08 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 colonneosservazioni serie

TSC( [1:end], 2)

tstab(TSC1)tsStart: 1980 1tsRelease: 19-Jan-2008Frequency: 365 (daily)Date

T119/01/08

1980-D-001 01-Jan-1980 11.00001980-D-002 01-Jan-1980 7.00001980-D-003 01-Jan-1980 14.00001980-D-004 01-Jan-1980 11.0000[...]1980-D-021 01-Jan-1980 35.00001980-D-022 01-Jan-1980 11.00001980-D-023 01-Jan-1980 13.00001980-D-024 01-Jan-1980 10.0000


Accesso alle osservazioni: ’()’

Quattro Interi e un indice (5 elementi)anno periodo anno periodo colonne

iniziale finaleTSC( 1986, 1, 1996, 1, ’:’)TSC( 1986, 1, 1996, 1, [2 3])

tsStart: 1980 2tsRelease: 19-Jan-2008Frequency: 365 (daily)Date

T1 T2 T319/01/08 19/01/08 19/01/08

1980-D-002 02-Jan-1980 7.0000 13.0000 11.00001980-D-003 02-Jan-1980 14.0000 17.0000 20.00001980-D-004 02-Jan-1980 11.0000 13.0000 9.00001980-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 365tsRelease: 18-Jan-2008Frequency: 365 (daily)Date T1 T1 T1

18/01/08 18/01/08 18/01/081979-D-365 31-Dec-1979 NaN NaN 11.00001980-D-001 31-Dec-1979 11.0000 NaN 7.00001980-D-002 31-Dec-1979 7.0000 11.0000 14.0000[...]1980-D-023 31-Dec-1979 13.0000 11.0000 10.00001980-D-024 31-Dec-1979 10.0000 13.0000 NaN1980-D-025 31-Dec-1979 NaN 10.0000 NaN


Riorganizzazione




Concatenazione orizzontaleaa=tsmat(1980,1,4,reshape(-1:-1:-16,4,4))Tsmat object


Start: 1980 1End: 1980 4

Labels: T1 T2 T3 T4tstab(aa)tsStart: 1980 1tsRelease: 19-Jan-2008Frequency: 4 (quarterly)Date

T1 T2 T3 T419/01/08 19/01/08 19/01/08 19/01/08

1980-Q-001 -1.0000 -5.0000 -9.0000 -13.00001980-Q-002 -2.0000 -6.0000 -10.0000 -14.00001980-Q-003 -3.0000 -7.0000 -11.0000 -15.00001980-Q-004 -4.0000 -8.0000 -12.0000 -16.0000


Concatenazione orizzontalebb=tsmat(1979,1,4,reshape(1:16,4,4))Tsmat object


Start: 1979 1End: 1979 4

Labels: T1 T2 T3 T4tstab(bb)tsStart: 1979 1tsRelease: 19-Jan-2008Frequency: 4 (quarterly)Date

T1 T2 T3 T419/01/08 19/01/08 19/01/08 19/01/08

1979-Q-001 1.0000 5.0000 9.0000 13.00001979-Q-002 2.0000 6.0000 10.0000 14.00001979-Q-003 3.0000 7.0000 11.0000 15.00001979-Q-004 4.0000 8.0000 12.0000 16.0000


Concatenazione orizzontalecc=[aa,bb]Tsmat object


Start: 1979 1End: 1980 4

Labels: T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4tstab(cc)tsStart: 1979 1tsRelease: 19-Jan-2008Frequency: 4 (quarterly)Date

T1 T2 [...] T3 T419/01/08 19/01/08 [...] 19/01/08 19/01/08

1979-Q-001 NaN NaN [...] 9.0000 13.00001979-Q-002 NaN NaN [...] 10.0000 14.00001979-Q-003 NaN NaN [...] 11.0000 15.00001979-Q-004 NaN NaN [...] 12.0000 16.00001980-Q-001 -1.0000 -5.0000 [...] NaN NaN1980-Q-002 -2.0000 -6.0000 [...] NaN NaN1980-Q-003 -3.0000 -7.0000 [...] NaN NaN1980-Q-004 -4.0000 -8.0000 [...] NaN NaN


Concatenazione verticalecc=[aa;bb]Tsmat object


Start: 1979 1End: 1980 4

Labels: T1 T2 T3 T4tstab(cc)tsStart: 1979 1tsRelease: 19-Jan-2008Frequency: 4 (quarterly)Date

T1 T2 T3 T419/01/08 19/01/08 19/01/08 19/01/08

1979-Q-001 1.0000 5.0000 9.0000 13.00001979-Q-002 2.0000 6.0000 10.0000 14.00001979-Q-003 3.0000 7.0000 11.0000 15.00001979-Q-004 4.0000 8.0000 12.0000 16.00001980-Q-001 -1.0000 -5.0000 -9.0000 -13.00001980-Q-002 -2.0000 -6.0000 -10.0000 -14.00001980-Q-003 -3.0000 -7.0000 -11.0000 -15.00001980-Q-004 -4.0000 -8.0000 -12.0000 -16.0000

[aa ; bb] == extend(aa,bb,nan,true)


Concatenazione verticalecc=[aa{-2};bb]Tsmat object


Start: 1979 1End: 1980 4

Labels: T1 T2 T3 T4tstab(cc)tsStart: 1979 1tsRelease: 19-Jan-2008Frequency: 4 (quarterly)Date

T1 T2 T3 T419/01/08 19/01/08 19/01/08 19/01/08

1979-Q-001 1.0000 5.0000 9.0000 13.00001979-Q-002 2.0000 6.0000 10.0000 14.00001979-Q-003 3.0000 7.0000 11.0000 15.00001979-Q-004 4.0000 8.0000 12.0000 16.00001980-Q-001 NaN NaN NaN NaN1980-Q-002 NaN NaN NaN NaN1980-Q-003 -1.0000 -5.0000 -9.0000 -13.00001980-Q-004 -2.0000 -6.0000 -10.0000 -14.00001981-Q-001 -3.0000 -7.0000 -11.0000 -15.00001981-Q-002 -4.0000 -8.0000 -12.0000 -16.0000


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

Error in ==> <a href="error:/Users/exedre/Work/Matlab/bi/toolboxes/bits2/@tsmat/extend.m,39,1">tsmat.extend at 39</a>self = extend(a, self, [ a.start_year a.start_period ], fill_date);

Error in ==> <a href="error:/Users/exedre/Work/Matlab/bi/toolboxes/bits2/@tsmat/vertcat.m,16,1">tsmat.vertcat at 16</a>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 05/09/071980-M-001 0.4457 0.4457 NaN1980-M-002 0.9388 0.9388 NaN1980-M-003 0.6338 0.6338 NaN1980-M-004 0.9297 0.9297 NaN1980-M-005 0.0629 0.0629 NaN1980-M-006 0.0104 0.3069 0.01041980-M-007 0.1678 0.9498 0.16781980-M-008 0.7553 NaN 0.75531980-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 05/09/071980-M-001 0.4457 0.4457 NaN1980-M-002 0.9388 0.9388 NaN1980-M-003 0.6338 0.6338 NaN1980-M-004 0.9297 0.9297 NaN1980-M-005 0.0629 0.0629 NaN1980-M-006 0.3069 0.3069 0.01041980-M-007 0.1678 0.9498 0.16781980-M-008 0.7553 NaN 0.75531980-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 T11980-M-001 0.6059 NaN1980-M-002 0.5179 NaN1980-M-003 0.9429 NaN1980-M-004 0.7412 NaN1980-M-005 0.7011 NaN1980-M-006 NaN NaN1980-M-007 NaN 0.74471980-M-008 NaN 0.87381980-M-009 NaN 0.96411980-M-010 NaN 0.98191980-M-011 NaN 0.9186

>> ts=extend(ts1,ts2)??? Error using ==> tsmat.extend at 130"TimeseriesCannotBeLinked"


extend Unione di serie non contigue>> ts1=tsmat(1980,1,12,rand(5,1))>> ts2=tsmat(1980,7,12,rand(5,1));[...] T1 T11980-M-001 0.6059 NaN1980-M-002 0.5179 NaN1980-M-003 0.9429 NaN1980-M-004 0.7412 NaN1980-M-005 0.7011 NaN1980-M-006 NaN NaN1980-M-007 NaN 0.74471980-M-008 NaN 0.87381980-M-009 NaN 0.96411980-M-010 NaN 0.98191980-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 T105/09/07 05/09/07 05/09/07

1980-M-001 0.6059 0.6059 NaN1980-M-002 0.5179 0.5179 NaN1980-M-003 0.9429 0.9429 NaN1980-M-004 0.7412 0.7412 NaN1980-M-005 0.7011 0.7011 NaN1980-M-006 NaN NaN NaN1980-M-007 0.7447 NaN 0.74471980-M-008 0.8738 NaN 0.87381980-M-009 0.9641 NaN 0.96411980-M-010 0.9819 NaN 0.98191980-M-011 0.9186 NaN 0.9186


Operazioni tra le tsmat




La di!erenza tra struttura e oggetto

Struttura Oggettos = struct() o = class() Creaziones.proprieta o.proprieta Accessos.campo = valore o.campo = valore Riempimentofunzione(s) metodo(o) Funzione/Metodos.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 =

0.9331corr(TSC(:,1),TSC(:,2))??? Error using ==> tsmat.subsref@tsmat\subsref::TS Index exceeds matrix dimensions


Altre operazioni

cov(TSC)cov(TSC.matdata)ans =

1.0e+003 *0.6437 0.9802 1.65670.9802 1.7144 2.69081.6567 2.6908 4.6278


Altre operazioni

tstab(TSC,cumsum(TSC))tstab(cumprod(TSC))


Operazioni logiche

tstab(TSC==TSC)tsStart: 1980 1tsRelease: 18-Jan-2008Frequency: 365 (daily)Date

T1 T2 T318/01/08 18/01/08 18/01/08

1980-D-001 01-Jan-1980 1.0000 1.0000 1.00001980-D-002 01-Jan-1980 1.0000 1.0000 1.00001980-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 1tsRelease: 18-Jan-2008Frequency: 365 (daily)Date

T1 T2 T318/01/08 18/01/08 18/01/08

1980-D-001 01-Jan-1980 0.0000 0.0000 0.00001980-D-002 01-Jan-1980 0.0000 0.0000 0.00001980-D-003 01-Jan-1980 0.0000 0.0000 1.00001980-D-004 01-Jan-1980 0.0000 0.0000 0.0000[...]


Operazioni e Funzioni

Operazione Funzionegt(A,B) A > Bge(A,B) A " Blt(A,B) A < Ble(A,B) A # Bne(A,B) A $= B


Determinazione dei valori

Operazione Funzioneisnan $= NaNisfinite $=%


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 365tsRelease: 18-Jan-2008Frequency: 365 (daily)Date

T1 T1 T118/01/08 18/01/08 18/01/08

1979-D-365 31-Dec-1979 NaN NaN 11.00001980-D-001 31-Dec-1979 11.0000 NaN 7.00001980-D-002 31-Dec-1979 7.0000 11.0000 14.0000[...]1980-D-023 31-Dec-1979 13.0000 11.0000 10.00001980-D-024 31-Dec-1979 10.0000 13.0000 NaN1980-D-025 31-Dec-1979 NaN 10.0000 NaN


Gestione dei Metadati




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.metaans =

release: 733426pippo: ’pluto1’

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

A=addmeta(A,’pippo’,’pluto2’);A.metaans =

release: 733426pippo: ’pluto2’


Un metadato notevole: release

Il metadato release indica la data in cui la serie epresa in considerazione (?!?)

Non viene utilizzata in alcun modo nei calcoli ma emolto importante nelle operazioni di vintage dei dati

La release della singola serie (ovverots.meta colsj.release), se presente, verrautilizzata per indicare il vintage dei dati, altrimenti siutilizzera la release dell’intera collezione(ts.meta.release), nel caso in cui non sia presenteneppure questo (errore) si utilizzera la data corrente.


EsempioA.meta.releaseans =

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


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

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

oppure

A=delmeta(A,’pippo’)


Metadati di colonnaTSC.meta_colsans =

label: {’T1’ ’T2’ ’T3’}

Metadati di colonnaI 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 colonnaTSC.meta_cols.release(2) # NON FUNZIONA

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


Metadati di colonnagetcolmeta(TSC,2,’label’)ans =

’T2’getcolmeta(TSC,2,’release’,today)ans =

733426




733426FCM = getfullcolmeta(TSC)1x3 struct array with fields:

labelFCM(1).labelans =

’T1’






’T1’


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


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 tsmatcc=mave(bb,12);plot([aa,bb,cc]);legend(’aa tsmat’,’filtered tsmat bb’,’12 terms moving average of bb’);


Esempio di plot


Grazie dell’attenzione


Workshop Matlab BITS Base

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