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A estatística de verossimilhança-log tal como definida na Definição 5 de Conceitos Básicos de Regressão Logística é dada por onde y i é o valor observado para a sobrevivência no i-ésimo intervalo (isto é, i a fracção de sujeitos no décimo intervalo que sobreviveu). Uma vez que estamos agregando os elementos da amostra em intervalos, usamos a versão modificada da fórmula, ou seja, onde yi é o valor observado de sobrevivência no i ésimo dos intervalos r e captamos essa informação na planilha na Figura 1 (com base na Dados da Figura 2 dos Conceitos Básicos de Regressão Logística). Figura 1 Cálculo de LL com base na estimativa inicial de coeficientes A coluna I contém os valores rem para cada intervalo (cópia da coluna A e E). A coluna J contém a probabilidade de sobrevivência observada para cada intervalo (cópia da coluna F). A coluna K contém os valores de cada p i. Por exemplo. A célula K4 contém a fórmula 1 (1EXP (-O5O6I4)) e inicialmente tem o valor 0,5 com base na estimativa inicial dos coeficientes aeb dados nas células O5 e O6 (que arbitrariamente definimos como zero). A célula L14 contém o valor de LL utilizando a fórmula SUM (L4: L13) em que L4 contém a fórmula (B4C4) (J4LN (K4) (1-J4) LN (1-K4)) e de forma semelhante para as outras células na coluna L. Agora usamos a ferramenta Excels Solver selecionando Data gt AnalysisSolver e preenchendo a caixa de diálogo que aparece como descrito na Figura 2 (veja Goal Seeking e Solver para mais detalhes). Figura 2 Caixa de diálogo Solver do Excel Nosso objetivo é maximizar o valor de LL (na célula L14) alterando os coeficientes (nas células O5 e O6). No entanto, é importante certificar-se de que a caixa de seleção Criar variáveis ​​não restritas não-negativas não está marcada. Quando clicamos no botão Resolver, recebemos uma mensagem de que o Solver encontrou uma solução com sucesso, ou seja, encontrou valores para a e b que maximizam LL. Optamos por manter a solução encontrada e o Solver atualiza automaticamente a planilha da Figura 1 com base nos valores encontrados para a e b. A folha resultante é mostrada na Figura 3. Figura 3 Versão revisada da Figura 1 com base na solução Solvers Vemos que um 4.476711 e b -0.00721. Assim, o modelo de regressão logística é dado pela fórmula Por exemplo, a probabilidade de sobrevivência prevista quando exposto a 380 rms de radiação é dada por Assim, as probabilidades de uma pessoa exposta a 180 rms sobreviver é 15,5 maior do que uma pessoa exposta a 200 rms . Ferramenta de análise de dados de estatísticas reais. O Real Statistics Resource Pack fornece a ferramenta de análise de dados suplementares de Regressão Logística. Esta ferramenta toma como entrada um intervalo que lista os dados de amostra seguido o número de ocorrências de sucesso e falha. Por exemplo. Para o Exemplo 1, este é o dado no intervalo A3: C13 da Figura 1. Para esse problema, havia apenas uma variável independente (número de rems). Se forem utilizadas variáveis ​​independentes adicionais, a entrada conterá colunas adicionais, uma para cada variável independente. Mostramos como usar essa ferramenta para criar uma planilha semelhante à da Figura 3. Primeiro pressione Ctrl-m para abrir o menu de ferramentas de análise de dados do Real Statistics e escolha a opção Regressão. Isso, por sua vez, criará outra caixa de diálogo. Escolha a opção Logística Regressão e pressione o botão OK. Isso mostra a caixa de diálogo mostrada na Figura 4. Figura 4 Caixa de diálogo para a ferramenta de análise de dados de Regressão Logística Agora selecione A3: C13 como o intervalo de entrada (veja a Figura 5) e, como esses dados estão resumidos com cabeçalhos de colunas, Dados para o Formato de Entrada e verifique os Cabeçalhos incluídos com os dados. Em seguida, selecione o Solver como Tipo de Análise e mantenha os valores padrão de Alfa e Classificação de Corte de .05 e .5, respectivamente. Finalmente, pressione o botão OK para obter a saída exibida na Figura 5. Figura 5 Saída da ferramenta Regressão Logística Esta ferramenta toma como entrada um intervalo que lista os dados de amostra seguidos do número de ocorrências de sucesso e falha (este é considerado o resumo Formato). Por exemplo. Para o Exemplo 1, estes são os dados no intervalo A3: C13 da Figura 1 (repetidos na Figura 5 nas mesmas células). Para este problema houve apenas uma variável independente (número de rems). Se forem utilizadas variáveis ​​independentes adicionais, a entrada conterá colunas adicionais, uma para cada variável independente. Note-se que os coeficientes (intervalo Q7: Q8) são ajustados inicialmente para zero e (célula M16) é calculado como sendo -526.792 (exatamente como na Figura 1). O resultado da ferramenta de análise de dados Logistic Regression também contém muitos campos que serão explicados mais tarde. Conforme descrito na Figura 2, agora podemos usar a ferramenta Excels Solver para encontrar o coeficiente de regressão logística. O resultado é mostrado na Figura 6. Obtemos os mesmos valores para os coeficientes de regressão que obtivemos anteriormente na Figura 3, mas também todas as outras células são atualizadas com os valores corretos também. Figura 6 Saída revisada do Solver Bob Francis diz: Acabei de baixar as estatísticas reais e as coloquei no Excel. No passado, eu usei o solucionador para determinar as classificações de potência para as equipes da NFL com o objetivo de determinar o spread de pontos verdadeiros e o total de apostas em esportes. No entanto, o solver usa regressão linear e, enquanto faz um bom trabalho, acredito que uma cadeia de markov de regressão logística pode ser uma opção mais dinâmica. Eu sei que os principais sindicatos de apostas esportivas usam regressão logística para esses propósitos, mas é claro que eles não vão revelar como eles fazem isso. O que eu quero realizar é aproximar-se disso. Isso pode ser feito em excel com o pacote de estatísticas reais Eu tenho anos de dados e estatísticas eo que eu quero realizar é a taxa de alimentação dessas equipes da NFL, determinar cada vantagem campo casa equipes e, finalmente, previsão de uma pontuação final. Além disso, você deve perceber, eu não sou um desses estatísticos do MIT. Nunca fui à escola para obter estatísticas. Mas eu conheço estatísticas de esportes e como eles são valorizados quando se trata de apostar em esportes. Como eu iria sobre como determinar o acima em excel usando o pacote realstats. Se você pudesse me ajudar, eu ficaria eternamente grato. Se este é um grande projeto, eu entendo que seu tempo é valioso. Só precisa ser apontado na direção certa. Bob, eu não tentei implementar esse tipo de abordagem usando a regressão logística, mas é muito fácil de usar a ferramenta de análise de dados da Real Statistics Logistic Regression, e por isso sugiro que comece jogando com ela para ver como trabalho. Estou disponível para responder perguntas. Charles Muito obrigado por suas ferramentas estatísticas e fornecendo úteis exemplos práticos. Você está em uma liga do seus próprios. Combinando conhecimento estatístico complexo com a criação de ferramentas simples de usar não é um pequeno feito, estou trabalhando em um problema para o qual eu exigiria sua orientação. Estou tentando determinar como a classificação de desempenho está vinculada ao gênero e ao nível de posição em nossa organização. Estou assumindo que eu estou trabalhando com um modelo ordinal desde as classificações variam de 1 (não cumprir, ou seja, mau desempenho) para 5 (ultrapassado, ou seja, excelente desempenho). O sexo é masculino0, feminino1 e, o nível é 0 a 4. Que abordagem de regressão devo usar, binário ou multinomial. Os dados se parecem com isto: Nível de gênero 1 2 3 4 5 Total 00 16 167 790 377 78 1,428 0 1 5 69 366 220 61 721 0 2 0 19 225 186 78 508 0 3 0 3 57 47 24 131 0 4 0 0 13 21 19 53 1 0 3 109 762 364 84 1,322 1 1 2 39 273 195 58 567 1 2 1 17 155 143 67 383 1 3 0 2 39 28 20 89 1 4 0 0 10 10 8 28 Marc, Se a variável dependente toma apenas dois valores (por exemplo, Masculino ou Feminino), use a regressão logística binária. Se a variável dependente tomar um pequeno número de valores superiores a dois (por exemplo, América do Norte, Europa e Ásia), use a regressão logística multinomial. Charles Hi Charles, isso fornece uma ótima introdução, obrigado por colocar o tempo para elaborar, e de todos os comentários seu blog está fora da assistência a muitos leitores. Tenho uma pergunta quando introduzimos uma variável secundária, dizemos idade em seu exemplo. Eu fiz isso criando uma tabela secundária de valores categóricos, e seguiu o mesmo método. Criei 8216a8217, 8216b8217 e 8216c8217 e configure-os para zero. Então agora eu tenho duas tabelas semelhantes à Fig. 1 (ou seja, todos os valores de pi são 0,5 8211 porque abc0 atualmente) Agora para pitable1 eu uso a seguinte equação 1 (1exp (-a-bt1x) Para pitable2 eu uso a seguinte equação 1 (1exp (-a-ct2x) Quando eu vou para o solucionador, e diga que eu quero maximizar os dois valores LL, alterando 8216a8217, 8216b8217 e 8216c8217, recebo um erro que diz que a célula objetivo 8220 deve ser uma célula objetiva na folha de dados8221. Na minha caixa 8220Set Objective8221 Tenho uma célula LLtable1 célula LLtable2 Eu coloquei uma fórmula para resolver pi no Sorry Luke, mas eu não tenho que seguir o que você está tentando fazer. Além disso, você comenta está incompleto e termina com 8220 Eu coloquei um Fórmula para resolver pi no 8221. Parece que você está tentando maximizar duas células de uma só vez. O Solver não faz isso, embora você possa provavelmente encontrar uma maneira de combinar a maximização de dois valores em um. Charles Caro Dr. Charles, Estive testando sua ferramenta de Regressão Logística usando o conjunto de dados belo W. Este conjunto de dados faz parte do famoso conjunto de dados Fisher para iris. O resultado binário é chamado de Tipo e aparece na última coluna. As primeiras quatro colunas são propriedades da íris. Decidi usar a ferramenta Regressão Logística com apenas uma variável independente de cada vez. Para SL e Type, os coeficientes de saída são bons. O mesmo acontece com SW e Type. No entanto, se eu tentar PL e Type ou PW e Type, o programa reclama VALUE é todas as células, incluindo p-Pred. Minha suspeita é que, à medida que o computador procura o espaço dos parâmetros para determinar os coeficientes, o logit às vezes é grande e o Excel não sabe como lidar com números além de aproximadamente. Exp (710). Por favor, deixe-me saber o que fazer. Obrigado. PW PL SW SL Tipo 2 14 33 50 0 2 10 36 46 0 2 16 31 48 0 1 14 36 49 0 2 13 32 44 0 2 16 38 51 0 2 16 30 50 0 4 19 38 51 0 2 14 30 49 0 2 14 36 50 0 4 15 34 54 0 2 14 42 55 0 2 14 29 44 0 1 14 30 48 0 3 17 38 57 0 4 15 37 51 0 2 13 35 55 0 2 13 30 44 0 2 16 32 47 0 2 12 32 50 0 1 11 30 43 0 2 14 35 51 0 4 16 34 50 0 1 15 41 52 0 2 15 31 49 0 4 17 39 54 0 2 13 32 47 0 2 15 34 51 0 1 15 31 49 0 2 15 37 54 0 4 13 39 54 0 3 13 23 45 0 3 15 38 51 0 2 15 35 52 0 3 14 34 46 0 5 17 33 51 0 2 14 34 52 0 6 16 35 50 0 3 14 30 48 0 2 19 34 48 0 2 12 40 58 0 2 14 32 46 0 4 15 44 57 0 2 15 34 52 0 2 15 31 46 0 3 13 35 50 0 3 14 35 51 0 2 16 34 48 0 2 17 34 54 0 2 15 37 53 0 24 56 31 67 1 23 51 31 69 1 20 52 30 65 1 19 51 27 58 1 17 45 25 49 1 19 50 25 63 1 18 49 27 63 1 21 56 28 64 1 19 51 27 58 1 18 55 31 64 1 15 50 22 60 1 23 57 32 69 1 20 49 28 56 1 18 58 25 67 1 21 54 31 69 1 25 61 36 72 1 21 55 30 68 1 22 56 28 64 1 15 51 28 63 1 23 59 32 68 1 23 54 34 62 1 25 57 33 67 1 18 51 30 59 1 23 53 32 64 1 21 57 33 67 1 18 60 32 72 1 18 49 30 61 1 23 61 30 77 1 18 48 30 60 1 20 51 32 65 1 25 60 33 63 1 18 55 30 65 1 22 67 38 77 1 21 66 30 76 1 13 52 30 67 1 20 64 38 79 1 20 67 28 77 1 14 56 26 61 1 18 48 28 62 1 24 56 34 63 1 16 58 30 72 1 21 59 30 71 1 18 56 29 63 1 23 69 26 77 1 19 61 28 74 1 18 63 29 73 1 22 58 30 65 1 19 53 27 64 1 20 50 25 57 1 24 51 28 58 1 O problema parece ser diferente. Para o caso de PW e Tipo, se PW é 13 então o resultado é sempre um sucesso. Não há dados em que PW esteja entre 6 e 13. Esta situação trivial impede o modelo de convergir para uma solução. Em qualquer caso, o modelo correto não é dado por um modelo de regressão logística, mas pela regra sucesso é equivalente a PW 13, falha para PW Uday diz: Obrigado pela sua pronta resposta. Assim como você sugere, eu comecei usando todas as quatro variáveis ​​ao mesmo tempo e recebi todas as respostas VALOR. Para identificar por que, gradualmente, reduzi o número de variáveis ​​independentes. Assim como você, eu descobri que PW e PL são funções de etapa, e que esta é a fonte de por que a ferramenta Regressão Logística (como está atualmente) não é capaz de encontrar uma solução. De um ponto de vista mais profundo, uma função de etapa é o caso limitante da curva logística s, então eu examinei por que o Excel não pode obter uma solução. Eu acho que o problema é que o logit às vezes fica grande, eo Excel não sabe como lidar com números além de aprox. Exp (710). Assim, ao calcular a probabilidade, 1 (EXP (-Logit) 1, eu estava pensando que uma instrução IF como IF (E2gt-700, 1 (EXP (-Logit) 1) pode funcionar. Seja bom ter uma ferramenta que funcione para dados que passam a ser funções de etapa. Uday, Você tentou fazer a mudança em uma das planilhas. Resolve o problema. Se assim for, vou fazer a mudança que você sugere. Charles Uday Sukhatme diz : Caro Charles, desculpe, não cheguei a você mais cedo. 8211 se desviou para outros problemas. De qualquer forma, fiz a mudança mencionada acima e a testei. Ela melhora enormemente o uso da ferramenta de regressão logística, em particular Para dados que podem acontecer estar perto de funções de etapa. Para manter o valor Logit de se tornar muito grande ou muito pequeno (ambos os quais são problemas para o Excel) no processo Solver, uma instrução IF bem escolhido funciona muito bem. Suponha que queremos manter o Logit no intervalo de -30 a 30. Então, basicamente, onde você tem a afirmação 1 (EXP (-Logit) 1) para c Otimizando a saída na planilha, eu mudei para IF (Logitgt30, EXP (-30), IF (Logitgt-30,1 (EXP (-Logit) 1), 1-EXP (-30))). Esta mudança funciona muito bem para ajustar os dados da íris de Fisher. Uday Caro Dr. Zaiontz: Seus comentários e o complemento funcionaram muito bem para o nosso projeto, eu tenho uma outra questão: para uma de nossas variáveis ​​independentes, o coeficiente foi de -0,2987, enquanto o IC de 95 para o coeficiente foi calculado como (0,39613 , 1,38896). Faz muito tempo que estudei estatísticas (então este projeto tem sido muito atraente) e estou lutando com o fato de que o limite inferior do IC para o nosso coeficiente negativo não é negativo. O CI não parece incluir 0, mas se o limite inferior fosse negativo, aceitamos a hipótese nula. Você pode me ajudar a entender Obrigado Annabel Querida Annabel, parece que algo não está bem. O IC para um coeficiente deve conter o valor do coeficiente. Se você me enviar a planilha onde obteve esse resultado, eu posso tentar descobrir o que aconteceu. Charles I8217m bastante novo para toda essa coisa de regressão logística. Minha pergunta, há algum método onde nós didn8217t tem que baixar o 8216Real Statistic Resource Pack8217 para resolver a última parte desta Regressão Logística. O que significa que, tente resolver usando ferramentas de regressão do Excel normal. Desculpe se minha pergunta não faz nenhum sentido Eu não sei de nenhuma maneira de fazer isso com as capacidades padrão de regressão do Excel. Ele pode ser feito usando o Excel8217s Solver como descrito no site. Charles. Obrigado pela sua resposta. Realmente, nenhuma diferença signitiva entre os resultados do método Solver e os resultados do método Newton8217s (obviamente, eles não são iguais). Assim, no meu caso, usando o método de Newton8217s é suficiente. Eu analisarei as informações na página, com o objetivo de detectar a redundância (eu suspeito que duas das minhas seis variáveis ​​independentes trazem a mesma informação para o meu modelo, e ambos têm valores beta significativos em caso de dúvida, vou preservar ambas as variáveis) . Muito obrigado pela sua sugestão. William Agurto diz: A regressão logística obtém bons resultados ao usar o método Newton8217s, mas esse não é o caso ao usar o Excel 8217s Solver: o usuário precisa inserir parâmetros no Solver para finalizar a regressão e obter resultados. Será melhor modificar o código VBA com o objetivo de executar automaticamente o Excel8217s Solver sem a intervenção user8217s, usando as seguintes funções VBA: SolverOK (para configurar todos os parâmetros) e SolverOptions (para indicar que os valores don8217t precisam ser não negativos). A ajuda do VBA mostra como você pode usar essas funções. Abaixo há um exemplo de como usá-los (foi extraído da ajuda do VBA, versão em espanhol versão em inglês usa o mesmo exemplo). 8216 Exemplo No exemplo acima descrito em 0,001. Folhas de trabalho (8220Sheet18221).Activar SolverReset SolverOptions Precisão: 0.001 SolverOK SetCell: intervalo (8220TotalProfit8221), MaxMinVal: 1, ByChange: intervalo (8220C4: E68221) SolverAdd CellRef: intervalo (8220F4: F68221), Relação: 1, FormulaText: 100 SolverAdd CellRef : Range (8220C4: E68221), Relation: 3, FormulaText: 0 SolverAdd CellRef: Range (8220C4: E68221), Relation: 4 SolverSolve UserFinish: False SolverSave SaveArea: Range (8220A338221) 8216 Espero que esta sugestão seja útil. William Agurto. PD: Eu corri regressão logística, verificando a opção 8220Raw parameters8221, e com 6 variáveis. No caso do método Newton8217s e no caso Solver8217s, não pude ver a coluna 8220HL Stat8221 ao lado da coluna 8220Correct8221. Eu me pergunto se isso acontece porque meus dados possuem seis variáveis ​​e não apenas um como seu exemplo, ou porque usei a opção 8220raw data8221 em vez de 8220summary data8221. Espero que você possa responder a essas perguntas. Obrigado. Obrigado por todos os seus comentários pensativos. No que diz respeito ao Solver, você está sugerindo que, para usar o Solver com sucesso, o usuário (ou VBA) precisa preencher parâmetros além dos que eu indiquei no site, em particular aqueles nos campos Sujeito aos constrangimentos8230 No que diz respeito às Estatísticas HL, isso é something I just added in Release 2.4. Anyone using an earlier version won8217t see this column. You can check the release by entering the function VER(). In any case I just ran Logistics Regression with 6 independent variables, checking 8220Raw data8221, and did see the HL Stats column. William Agurto says: Thank you for you answer. Regarding your first comment (Solver): I mean that when I use Newton method (in my case: 6 variables, 8220raw data8221), filling all parameters: (a) Input range, (b) check in the option 8220headings included in data8221, (c) check in the option 8220raw data8221, (d) check in the option 8220Use Newton method8221, (e) number of iterations100, (f) output range, an (g) press OK, I directly obtain the regression results (betas, odds ratios, and so on). But that is not the case when I use Solver method: The result set all betas at zero value (beta i 0), and a message appears (a text bellow all the tables), with and indication to finish the regression: Now use Excel8217s Solver as follows to complete the analysis: 8211 Set Objectives: sum of LL To: Max 8211 By Changing Variable Cells: Coeff range 8211 Make Unconstrained Variabes Non-Negative: uncheck this option 8211 Select a Solving Method: GRG Nonlinear Instead of that, is possible to automatically run Solver and directly obtain beta values only introducing the correct rutine in your VBA code, using 8220SoverOk8221 and 8220SolverOptions8221 functions. In that case, the user doesn8217t need to introduced parameters to Solver, because VBA automatically calls 8220SolverOK8221 and 8220SolverOptions8221 to obtain beta values. If you do that, user can choose the method (Newton8217s method or Solver method) and obtain results without any additional intervention (that8217s not currently the case for Solver method: user have to introduce parametes to Solver to obtain the final result). Regarding HLStats: Thank you very much. I8217ll prove the release 2.4. Additional question: Are you thinking about add a routine in logistics regression to detect redundant data In my case, I suppose that one of my six variables is redundant, but I have no statistical method to prove that. William Agurto says: I had to correct some sentences in my prior message. Here the correct message. Saudações. Thank you for you answer. Regarding your first comment (Solver): I mean that when I use Newton method (in my case: 6 variables, raw data), filling all parameters: (a) Input range, (b) check in the option headings included in data, (c) check in the option raw data, (d) check in the option Use Newton method, (e) number of iterations100, (f) output range, and (g) press OK, I directly obtain the regression results (betas, odds ratios, and so on). But that is not the case when I use Solver method: The result set all betas at zero value (beta i 0), and a message appears (a text bellow all the tables), with and indication to finish the regression: Now use Excels Solver as follows to complete the analysis: 8211 Set Objectives: sum of LL To: Max 8211 By Changing Variable Cells: Coeff range 8211 Make Unconstrained Variabes Non-Negative: uncheck this option 8211 Select a Solving Method: GRG Nonlinear Instead of that, is possible to automatically run Solver and directly obtain beta values only entering the correct rutine in your VBA code, using SoverOk and SolverOptions functions. In that case, the user doesnt need to enter parameters to Solver, because VBA automatically calls SolverOK and SolverOptions to obtain beta values. If you do that, user can choose the method (Newtons method or Solver method) and obtain results without any additional intervention (thats not currently the case for Solver method: user have to enter parametes to Solver to obtain the final result). Regarding HLStats: Thank you very much. Ill prove the release 2.4. Additional question: Are you thinking about add a routine in logistics regression to detect redundant data In my case, I suppose that one of my six variables is redundant, but I have no statistical method to prove that. Thanks for your clarification. The reason why I provide the Solver approach is for people who don8217t want to use VBA software. These people can copy one of the logistic regression worksheets from the Real Statistics Examples Worksheet and use Solver to find the coefficients. For everyone else I provided the Newton approach, which is completely automated. Is there any advantage of the Solver VBA solution given that I already offer a Newton VBA solution The objective of webpage real-statisticslogistic-regressioncomparing-logistic-regression-models is to test whether any of a model8217s independent variables is 8220redundant8221, i. e. doesn8217t make a significant contribution to the model. I have not created software for doing this yet, but I will likely do so shortly. For now you could copy the approach used on that webpage. About the XLStart Folder in Microsoft Excel First, there are really two Excel Startup folders. One is created by default when you install the application. Its name is XLStart. The other is created if you go to Tools Options, General tab, and enter a location in the At startup. box, shown empty, below. Tip: Heres where the trouble starts. In prior versions of Excel, it was simply referred to as Alternate Startup folder, which could be very confusing, and people would enter My Documents and other paths in there. Then, when Excel starts up the next time, it tries to open all those files. Ouch So, whats it for Suppose you are on a network, and the IT department has a macro file from which they want all users to be able to use the macros. They can tell everyone to put a network path in the At Startup box, and they put the macro file (and thats all) in that network folder. The XLStart by default is on your PC. If you dont show any path in the At Startup box (or in Alternate Startup Folder in prior versions), then somehow youve placed files in your XLStart folder that dont belong there. Do a search on your hard drive, and find XLStart, and move the files back out of there. The XLStart folder is also where Adobe Acrobat likes to place itself so that you have Print to PDF buttons on your Excel toolbar. OfficeArtilces debuted on May 26, 2005. MrExcel provides examples of Formulas, Functions and Visual Basic procedures for illustration only, without warranty either expressed or implied, including but not limited to the implied warranties of merchantability andor fitness for a particular purpose. The Formulas, Functions and Visual Basic procedures on this web site are provided as is and we do not guarantee that they can be used in all situations. Access, Excel, FrontPage, Outlook, PowerPoint, Word are registered trademarks of the Microsoft Corporation. MrExcel TM is a registered trademark of Tickling Keys, Inc. All contents 1998-2014 by MrExcel Consulting All rights reservedExcel Spreadsheets for Binary Options This article introduces binary options and provides several pricing spreadsheets. As opções binárias dão ao proprietário um pagamento fixo (que não varia com o preço do instrumento subjacente) ou nada. A maioria das opções binárias são de estilo europeu. São preços com equações fechadas derivadas de uma análise de Black-Scholes, com a recompensa determinada no vencimento. Opções de caixa ou nada Opções de bônus As opções binárias podem ser em dinheiro ou nada ou em ativo ou nada. Uma opção de caixa ou não tem um retorno fixo se o preço da ação estiver acima do preço de exercício no vencimento. Um dinheiro ou nada colocar tem um payoff fixo se o preço das ações está abaixo do preço de exercício. Se o ativo for negociado acima da greve no vencimento, a recompensa de um ativo ou ou de nada é igual ao preço do ativo. Por outro lado, um ativo ou nada tem uma recompensa igual ao preço do ativo se o ativo se negociar abaixo do preço de exercício. Estes preços de planilha do Excel Opções em dinheiro ou nada Amplo Opções de Ativo ou Nada Opções de dois ou mais ativos em dinheiro ou nada Essas opções binárias têm preço em dois ativos. Eles têm quatro variantes, com base na relação entre os preços spot e de exercício. para cima e acima . Estes só pagam se o preço de exercício de ambos os ativos estiver abaixo do preço à vista de ambos os ativos para cima e para baixo. Estes só pagam se o preço à vista de um activo estiver acima do seu preço de exercício e o preço à vista do outro ativo estiver abaixo do preço de exercício em dinheiro ou nada de chamada. Estes pagam uma quantia predeterminada do preço à vista de ambos os ativos acima do preço de exercício ou nada colocado. Estes pagam uma quantia pré-determinada se o preço à vista de ambos os activos está abaixo do preço de greve. A seguinte tabela de Excel cota todas as quatro variantes usando a solução proposta por Heynen e Kat (1996). As opções de C-Brick são construídas a partir de quatro opções de dinheiro ou nada de dois ativos. O detentor recebe um valor em dinheiro predeterminado se o preço do Ativo A estiver entre uma greve superior e inferior e se o preço do B é entre e a greve superior e inferior. Supershares As opções Supershare são baseadas em uma carteira de ativos com ações emitidas em relação ao seu valor. Os Supershares pagam um valor predeterminado se o ativo subjacente for cotado entre um valor superior e um valor inferior no final do prazo. O valor geralmente é uma proporção fixa do portfólio. Os Supershares foram introduzidos por Hakansson (1976), e são preços com as seguintes equações. Opções de Intervalo Uma opção Gap tem um preço de gatilho que determina se a opção será paga. O preço de exercício, no entanto, determina o tamanho do pagamento. O pagamento de uma opção Gap é determinado pela diferença entre o preço do ativo e um intervalo, desde que o preço do ativo esteja acima ou abaixo do preço de exercício. O preço e o pagamento de uma opção Gap de estilo europeu são fornecidos por essas equações, onde X 2 é o preço de exercício e X 1 é o preço de gatilho. Considere uma opção de compra com um preço de exercício de 30 e uma greve de gap de 40. A opção pode ser exercida quando o preço do ativo é acima de 30, mas não paga nada até que o preço do ativo esteja acima de 40. Faça o download da planilha do Excel para as opções de intervalo de preço Deixar Uma resposta Cancelar resposta Como a base de dados do Mestre de planilhas grátis postagens recentes