Was macht ein unstetes Diagramm unstetig oder warum ist Öl Öl? - Seite 34
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использует зависимость волатильности от предыдущих значений при прогнозе.
Und? Ist es so etwas wie ein "Zeitreihengedächtnis"? In dieser Theorie gibt es nicht einmal einen solchen Begriff, und die Abhängigkeit wird im Allgemeinen durch die Definition der ARCH-Prozesse selbst eingeführt, d. h. es wird zunächst angenommen, dass es eine nicht-triviale Abhängigkeit und einen Punkt gibt.
Die Tatsache, dass Volatilität und Varianz keine Konstanten sind, sondern sich im Laufe der Zeit ändern und von früheren Werten abhängen, ist einfach und offensichtlich. Sie behaupten aber, dass die Varianz unveränderlich ist. Obwohl man es auch so sehen kann, wenn man etwas Nützliches daraus ziehen kann :)
Ich bin kein Hellseher und sage, dass diese und jene Variable einer solchen und jener Reihe eine Konstante ist. Hierfür gibt es alle möglichen Methoden. Bei einem Quotationsgang ist die Varianz nicht stationär, das bestreite ich nicht, bei Differenzen kann man formal Stationarität zulassen.
Es würde Sie überraschen, aber dies widerspricht in keiner Weise dem ARCH-Modell
Wenn Sie das Wort "Erinnerung" nicht mögen, lassen Sie es wie Schirjajews "Konsequenz" sein.
ja, ein gutes Wort, nur klären Sie, was Sie meinen, Sie persönlich und nicht Schirjajew
Und? Ist es so etwas wie ein "Zeitreihengedächtnis"? In dieser Theorie gibt es nicht einmal einen solchen Begriff, und die Abhängigkeit wird im Allgemeinen durch die Definition der ARCH-Prozesse selbst eingeführt, d. h. es wird zunächst davon ausgegangen, dass es eine nichttriviale Abhängigkeit gibt, und Punkt.
Ich bin kein Hellseher und sage, dass diese und jene Variable einer solchen und jener Reihe eine Konstante ist. Hierfür gibt es alle möglichen Methoden. Bei einem Quotationsgang ist die Varianz nicht stationär, das bestreite ich nicht, bei Differenzen kann man formell Stationarität zulassen.
Es würde Sie überraschen, aber dies widerspricht in keiner Weise dem ARCH-Modell
Nun, wenn Sie die Stationarität für Unterschiede akzeptieren dürfen, ist das im Allgemeinen Ihre Sache. Wer verbietet es? :)
ja, ein gutes Wort, nur klären Sie, was Sie meinen, Sie persönlich, nicht Schirjajew
Bei jedem Punkt gibt es ein Problem. Was Punkt 3 anbelangt, so glaube ich nicht, dass es überhaupt funktionieren wird. Hier ist ein sehr einfaches Experiment:
1. nehmen Sie ein Grundstück von welcher Länge von "jetzt". Und suchen Sie nach Analogien durch irgendetwas, zum Beispiel - Korrelation. Wenn die Korrelation größer als ein bestimmtes Kriterium ist, wird dieses Intervall für die Berechnungen verwendet.
2. Aus dem gefundenen "analogen Jetzt" schauen wir, was zu diesem Zeitpunkt "in der Zukunft" war und konstruieren eine sehr einfache "Übertragungsfunktion" (mit Anführungszeichen versehen), die symmetrisch zum "Jetzt" ist:
Wir erhalten eine solche Matrix von "Übertragungsfunktionen" für ein Kriterium und einen Abschnitt (als Beispiel):
3. Wenden Sie alle unsere Funktionen auf die aktuelle Situation an und erhalten Sie eine Reihe von theoretischen Erkenntnissen:
Wir haben das folgende Bild als Beispiel:
Nur scheint es mir, dass die "nächsten Nachbarn" in solchen Reihen in keiner Weise funktionieren werden.
ну если вам можно признать для разностей стационарность, то это в общем ваше дело. Кто же запретит? :)
Sind Sie sicher, dass Sie nicht den Prozess der Änderung der Varianz eines Zitats verwechseln, wie dies (es gibt eine Menge, die Sie auch damit tun können):
mit den Rückkehrern aus der Originalserie?
я уже пояснял и не раз. Это значит что волатильность зависит от значений в предыдущие моменты времени.
A-A-A-A!!! Ich glaube, ich hab's!
Sie denken, dass, wenn die Varianz stationär ist, die Implementierung des Prozesses nicht von früheren Werten abhängen kann und der Prozess immer nur Konstanten vom Typ eins ausgibt???? :о)))))))
Sehen Sie, aber so ist es überhaupt nicht, wissenschaftlich gesehen ist es völlig akzeptabel, dass sie stationär sind. Lesen Sie außerdem die mathematische Definition dieser Prozesse - drei Bedingungen :o)
Stationarität - die Erhaltung von Unterstichproben der Grundgesamtheit von Verteilungen. Bei der Preisreihenvolatilität ist dies nicht der Fall, denn es gibt Zeiträume, in denen die Volatilität über einen ausreichend langen Zeitraum eine andere Verteilung aufweist als zu anderen Zeiten. So war die Volatilität während der letzten Krise deutlich höher, sowohl die Durchschnittswerte als auch die Extremwerte. Wenn wir die Verteilung der Volatilität für diesen Zeitraum konstruieren, wird sie dann mit den für andere Zeiträume konstruierten Verteilungen übereinstimmen?
стационарность - сохранение подвыборками генеральной совокупности распределений. Для волатильности ценовых рядов это не так, бывают периоды когда волатильность достаточно продолжительное время имеет иное распределение чем в другие моменты. Например, в период последнего кризиса вола была значительно выше, как средние ее значения, так и экстремальные. Если построить распределение волы за этот период, то оно будет совпадать с распределениями, построенными за другие периоды?
Dem widerspreche ich nicht, es ist alles richtig geschrieben. Es gibt jedoch einen Unterschied zwischen "Preisstreuung" und "inkrementeller Preisstreuung". Letzteres kann mit einigen Vorbehalten als stationärer Prozess betrachtet werden (ich meine Inkremente). Es ist jedoch sinnlos, Modelle zur Vorhersage von Preissteigerungen zu verwenden, da die Form der Verteilungen sehr unterschiedlich ist, und wenn die Verteilungen der ursprünglichen (vorhergesagten) Reihe und der Modellreihe nicht übereinstimmen, ist eine stabile Vorhersage im Prinzip unmöglich. Bei den RMS-Preisen stellt sich die Situation jedoch etwas anders dar
Im Allgemeinen schlage ich einen Konsens vor :o)
Dem widerspreche ich nicht, es ist alles richtig geschrieben. Es gibt jedoch einen Unterschied zwischen "Preisstreuung" und "inkrementeller Preisstreuung". Letzteres kann mit einigen Vorbehalten als stationärer Prozess betrachtet werden (ich meine Inkremente). Es ist jedoch sinnlos, Modelle zur Vorhersage von Preissteigerungen zu verwenden, da die Form der Verteilungen sehr unterschiedlich ist, und wenn die Verteilungen der ursprünglichen (vorhergesagten) Reihe und der Modellreihe nicht übereinstimmen, ist eine stabile Vorhersage im Prinzip unmöglich. Bei den RMS-Preisen stellt sich die Situation jedoch etwas anders dar
Im Allgemeinen schlage ich einen Konsens vor :o)
ok :)