Der Markt ist ein kontrolliertes dynamisches System. - Seite 14
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Hier ist ein Bild - es sieht aus wie ein gewöhnliches Zitat, in Wirklichkeit ist es eine Summe von Sinuswellen. Ich frage mich, ob Sie erkennen können, ob es sich um eine stationäre Serie handelt?
nicht 1500, sondern 15000 oder mehr Beobachtungen aufzeigen...sollte für das Auge sichtbar sein...
nicht 1500, sondern 15000 oder mehr Beobachtungen aufzeigen...sollte für das Auge sichtbar sein...
Die Verwendung dynamischer Systeme mit zufälliger Struktur in einem Lehrbuch über Ökonometrie wird vielleicht irgendwo beschrieben, obwohl ich nicht darauf gestoßen bin, aber normalerweise ist der beschreibende Apparat, an dem Sie interessiert sind, der Literatur über statistische Mechanik oder statistische Dynamik, einem anderen Namen, gewidmet.
dynamische Systeme, die aber in der Dynamik genau probabilistische Eigenschaften von Prozessen beschreiben.
p.s. Ich hoffe, der Autor des Themas hat nichts gegen eine kurze Bemerkung, faa1947 wird nicht verstehen, dass sein Lieblingspaket nicht für die Analyse von Marktreihen mit instabilen probabilistischen Eigenschaften konzipiert ist.
Das ist verständlich. Aber in dieser Probe?
Wenn wir es an ein Segment von Kursen binden (z.B. ein langes schleppendes Wachstum), wird dieses Modell dieses Segment fortsetzen, d.h. es wird keinen Rückgang zeigen...
faa1947
wenn es Ihnen nichts ausmacht, die praktische Anwendung des Wirtschaftspakets zu zeigen!
der Artikel ist offen gesagt nicht sehr beeindruckend...
Hier ist ein Bild - es sieht aus wie ein gewöhnliches Zitat, in Wirklichkeit ist es eine Summe von Sinuswellen. Ich frage mich, ob sie als stationäre Reihe identifiziert werden kann?
faa1947
wenn Sie die praktische Anwendung des Wirtschaftspakets zeigen können!
Die Frage ist nicht ganz korrekt formuliert. Man kann also sagen, dass jede Reihe einem Test unterzogen werden kann, dessen Ergebnisse mit einer gewissen Sicherheit Aufschluss über ihre Stationarität oder Nicht-Stationarität geben. Andererseits besteht bei jedem Test mit Daten immer eine gewisse Unsicherheit. Mit anderen Worten, nicht nur die Menge der Eingabedaten spielt hier eine Rolle, sondern auch die Art und Weise, wie die Entscheidung getroffen wird.
Wenn man sich das Bild ansieht, scheint die Reihe nicht stationär zu sein - die üblichen Marktnotierungen. Aber vom Ursprung her ist es stationär - die Summe der Sinuskurven. Wie kann man zeigen, dass die Intuition bei dem gegebenen Stichprobenintervall falsch ist? Zum Beispiel mit dem Ziel, stark/schwach nicht-stationäre Bereiche in realen Notierungen zu identifizieren?
Übrigens wäre es interessant zu sehen, was dieses Wirtschaftspaket zu den gegebenen Daten sagen würde.
Sowohl bei ihnen als auch bei den realen Daten... aber da die Ökonometrie fa-Daten verwendet (deren Abruf und Haltbarkeit ein Problem ist), glaube ich nicht, dass es ein echtes Ergebnis gibt, das funktioniert (nur ein wenig in + wenn in TS zu setzen)
faa1947 show...wenigstens etwas ....
Wenn man sich das Bild ansieht, scheint die Reihe nicht stationär zu sein - die üblichen Marktnotierungen. Aber vom Ursprung her ist es stationär - die Summe der Sinuskurven. Wie kann man zeigen, dass die Intuition bei dem gegebenen Stichprobenintervall falsch ist? Zum Beispiel mit dem Ziel, stark/schwach nicht-stationäre Bereiche in realen Notierungen zu identifizieren?
Selbst wenn man diese Abschnitte auswählt... werden sie sich chaotisch verändern, nicht mit einem bestimmten Schritt... das bedeutet, dass es nichts bringt... oder selbst wenn es etwas bringt, wird der praktische Nutzen vernachlässigbar sein... meiner Meinung nach natürlich...