Abhängigkeitsstatistik in Anführungszeichen (Informationstheorie, Korrelation und andere Methoden der Merkmalsauswahl) - Seite 29
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Ich selbst habe viele Monate damit verbracht, neuronale Netze zu beherrschen ...
Ich bin immer wieder erstaunt, dass Leute, die einige ziemlich komplizierte Dinge beherrschen (ich sollte DSP zu NS hinzufügen), sich nicht die Mühe machen, die Wissenschaft zu beherrschen, die für ihr Geschäft direkt relevant ist.
Und ganz allgemein kann ich nicht verstehen, warum es auf dieser Website keine Ökonometrie gibt? Ich habe vor etwa sechs Monaten eine Suche gestartet und ein paar Links gefunden. Über alles außer Ökonometrie.
...verschiedene Arten von Transformationen der ursprünglichen Zeitreihe ausprobiert, um ihre Stationarität zu verbessern, da NS für dieses Phänomen empfindlich und unzureichend ausgebildet sind
Aus der Sicht der Ökonometrie sind die NS nichts anderes als eine Glättungsfunktion, und meiner Meinung nach nicht die erfolgreichste. Es gibt andere Möglichkeiten der Glättung, die effizienter, überschaubarer, aufwändiger und anschaulicher sind. Noch wichtiger ist, dass diese Methoden in der Regel eine Schätzung der Ergebnisse der Glättung beinhalten.
... aber es wurden keine Stationaritätstests durchgeführt.
Der Stationaritätstest ist nur der Anfang. Der Dickey-Fuller-Test sagt in den allermeisten Fällen nichts aus und liefert immer Zahlen. Man muss Schritt für Schritt vorgehen, und es gibt fast keine Ergebnisse des nächsten Schritts, bei denen man die entsprechende Nullhypothese strikt ablehnen/akzeptieren kann. Vergleicht man beispielsweise zwei Modelle nach dem Test auf eine Art von Heteroskedastizität, so erhält man zwei Zahlen - 30 % und 40 % - für die Wahrscheinlichkeit, dass keine Heteroskedastizität vorliegt. Für die andere Art der Heteroskedastizität - 50 % und 20 % - stellt sich die Frage: Welches Modell ist besser?
Ich selbst habe viele Monate damit verbracht, neuronale Netze zu beherrschen ...
Ich bin immer wieder erstaunt, dass Leute, die einige ziemlich komplizierte Dinge beherrschen (ich sollte DSP zu NS hinzufügen), sich nicht die Mühe machen, die Wissenschaft zu beherrschen, die für ihr Geschäft direkt relevant ist.
Und ganz allgemein kann ich nicht verstehen, warum es auf dieser Website keine Ökonometrie gibt? Ich habe vor etwa sechs Monaten eine Suche gestartet und ein paar Links gefunden. Über alles außer Ökonometrie.
...verschiedene Arten von Transformationen der ursprünglichen Zeitreihe ausprobiert, um ihre Stationarität zu verbessern, da NS für dieses Phänomen empfindlich und unzureichend ausgebildet sind
Aus der Sicht der Ökonometrie sind die NS nichts anderes als eine Glättungsfunktion, und meiner Meinung nach nicht die erfolgreichste. Es gibt andere Möglichkeiten der Glättung, die effizienter, überschaubarer, aufwändiger und anschaulicher sind. Noch wichtiger ist, dass diese Methoden in der Regel eine Schätzung der Ergebnisse der Glättung beinhalten.
... aber es wurden keine Stationaritätstests durchgeführt.
Der Stationaritätstest ist nur der Anfang. Der Dickey-Fuller-Test sagt in den allermeisten Fällen nichts aus und liefert immer Zahlen. Man muss Schritt für Schritt vorgehen, und es gibt fast keine Ergebnisse des nächsten Schritts, bei denen man die entsprechende Nullhypothese strikt ablehnen/akzeptieren kann. Vergleicht man beispielsweise zwei Modelle nach dem Test auf eine Art von Heteroskedastizität, so erhält man zwei Zahlen - 30 % und 40 % - für die Wahrscheinlichkeit, dass keine Heteroskedastizität vorliegt. Für die andere Art der Heteroskedastizität - 50 % und 20 % - stellt sich die Frage: Welches Modell ist besser?
Und was ist DSP?
Für mich ist das nicht nur ein Geschäft, sondern eher ein "Hobby". Ich arbeite in einer anderen Richtung und habe weder einen wirtschaftlichen noch einen mathematischen Hintergrund, sondern eher einen geisteswissenschaftlichen Hintergrund, der statistische Methoden verwendet. Aufgrund dieses Hintergrunds studiere ich, was mich interessiert, und wenn ich merke, dass mir etwas Wissen fehlt, suche ich es mir zusammen. Es ist wie ein Schneeballeffekt. Das ist reine Lyrik.
"Im Sinne der Ökonometrie ist NS nichts anderes als eine Glättungsfunktion, und meiner Meinung nach nicht die erfolgreichste. Es gibt andere Möglichkeiten der Glättung, die effizienter, überschaubarer, aufwändiger und anschaulicher sind. Noch wichtiger ist, dass diese Methoden in der Regel eine Schätzung der Ergebnisse der Glättung beinhalten".
Das war nicht immer so. Sie haben eine bestimmte Anwendung von neuronalen Netzen genannt. Sie können sie zur Klassifizierung verwenden, starr oder nicht starr (probabilistisch). Führen Sie auch eine Clusteranalyse durch. All das habe ich ausprobiert, ebenso wie die Aufgabe, eine Funktion über eine Zeitreihe zu approximieren.
"Der Dickey-Fuller-Test sagt in den meisten Fällen nichts aus, aber die Zahlen tun es immer.
Das ist das Problem bei vielen statistischen Hypothesentests.
Nach meinem Verständnis der ökonometrischen Forschung, zumindest nach Ihrem, nimmt man eine Art Annäherungskurve oder -linie und untersucht eine Reihe von Residuen, um ein nicht revidiertes normalverteiltes Rauschen zu erhalten. Oder?
Was ist DSP?
Für mich ist das nicht nur ein Geschäft, sondern das Wort "Hobby" ist angemessener. Ich arbeite in einem anderen Bereich und habe weder einen wirtschaftlichen noch einen mathematischen Hintergrund, sondern eher einen geisteswissenschaftlichen Hintergrund, der statistische Methoden verwendet. Aufgrund dieses Hintergrunds studiere ich, was mich interessiert, und wenn ich merke, dass mir etwas Wissen fehlt, suche ich es mir zusammen. Es ist wie ein Schneeballeffekt. Das ist reine Lyrik.
"Im Sinne der Ökonometrie ist NS nichts anderes als eine Glättungsfunktion, und meiner Meinung nach nicht die erfolgreichste. Es gibt andere Möglichkeiten der Glättung, die effizienter, überschaubarer, aufwändiger und anschaulicher sind. Noch wichtiger ist, dass diese Methoden in der Regel eine Schätzung der Ergebnisse der Glättung beinhalten".
Das war nicht immer so. Sie haben eine bestimmte Anwendung von neuronalen Netzen genannt. Sie können sie zur Klassifizierung verwenden, starr oder nicht starr (probabilistisch). Führen Sie auch eine Clusteranalyse durch. All das habe ich ausprobiert, ebenso wie die Aufgabe, eine Funktion über eine Zeitreihe zu approximieren.
"Der Dickey-Fuller-Test sagt in den meisten Fällen nichts aus, aber die Zahlen tun es immer.
Das ist das Problem bei vielen statistischen Hypothesentests.
Nach meinem Verständnis der ökonometrischen Forschung, zumindest nach Ihrem, nimmt man eine Art Annäherungskurve oder -linie und untersucht eine Reihe von Residuen, um ein nicht revidiertes normalverteiltes Rauschen zu erhalten. Oder?
Und was ist DSP?
Digitale Signalverarbeitung.
Das ist nicht immer so. Sie haben eine bestimmte Anwendung neuronaler Netze genannt
Ja, natürlich, und in der Ökonometrie ist der Begriff noch weiter gefasst.
Man nimmt eine Näherungskurve oder -linie und untersucht eine Reihe von Residuen, um nicht revidiertes normalverteiltes Rauschen zu erhalten. Oder?
Ja, das ist das Ziel. Obwohl dies nicht erreicht wurde, konnten wesentlich robustere Modelle erstellt werden, bei denen die Varianz des Vorhersagefehlers innerhalb von 5 % schwankt.
Ja, das ist das Ziel. Obwohl dies nicht erreicht wurde, ist es gelungen, wesentlich robustere Modelle zu erstellen, mit einer Varianz des Prognosefehlers innerhalb von 5 %.
Dasselbe tue ich, wenn ich Umsatzprognosen mit statistischen Modellen erstelle. Um die Qualität des Modells zu bewerten, sollten die Residuen auf Autokorrelation und die Art der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion untersucht werden. Natürlich auch R^2. Dies sind im Prinzip allgemein anerkannte Zeitreihenprognoseverfahren.
Was die neuronalen Netze angeht, so habe ich das vielleicht noch nie gemacht, und ich sollte auch die Residuen analysieren. Damit haben Sie recht (wenn ich eine annähernde Serienkurve aufzeichne).
Bei der TI besteht die Aufgabe der Theorie darin, sinnvolle Lags oder andere unabhängige Variablen zu finden. De facto sollte auch für das erstellte Modell eine Residuenreihenanalyse durchgeführt werden.
Ich verstehe das nicht ganz.
Die Ökonometrie arbeitet mit nicht-stationären Prozessen, der ungefähre Algorithmus wird in dem Beitrag beschrieben. Wir sollten verstehen, dass die Nicht-Stationarität dazu führt, dass wir nicht den besten Indikator oder eine Reihe von Indikatoren nehmen können, um TS zu erhalten und stabil zu handeln, weil aufgrund der Nicht-Stationarität alle Schätzungen von TS (PF, Drawdown und andere) fiktiv sind und es in der Zukunft Teile des Quotienten geben wird, wo TS die Einlage ausverkaufen wird.
Die Wissenschaft von der Messung wirtschaftlicher Daten - die Ökonometrie - unterscheidet sich von anderen sehr angesehenen Wissenschaften, aber sie ist eine eigenständige, unabhängige Wissenschaft und schlägt vor, konsequent zu handeln, indem sie jedes Zwischenergebnis als Modell festlegt und darauf abzielt, ein stationäres Residuum zu erhalten, das stabile Schätzungen künftiger TS liefert, wenn man auf einem nicht stationären Markt arbeitet.
Dies wird hier anhand eines Beispiels für EURUSD und drei Indikatoren (gerade Linie, exponentielle Glättung, Hodrick-Prescott-Filter) gezeigt.
Leute, lasst uns eine eigene Wissenschaft zur Messung von Wirtschaftsdaten verwenden und nicht versuchen, etwas aus den benachbarten Wissenschaften zu übernehmen, nur weil wir zu faul sind, das Lehrbuch der Ökonometrie zu lesen. In unserem Land gibt es solche Lehrbücher bereits seit dem Jahr 2000, d.h. seit mehr als 10 Jahren werden an den Universitäten Fachleute ausgebildet, die Wirtschaftsdaten wissenschaftlich messen und nicht unter dem Mist namens "Informationsabhängigkeit" leiden.
Wie auch immer, lassen Sie uns weitermachen.
Ihr Argument ist klar, aber das Problem mit der Ökonometrie ist, dass falsche Theorien und Instrumente auf der Grundlage ursprünglich falscher Überzeugungen und Annahmen entwickelt werden, dann wird für diese Instrumente das Studienobjekt durch den realen Markt ersetzt und eine Schlussfolgerung darüber gezogen, wie ähnlich die beiden unterschiedlichen Studienobjekte sind.
Wo ist die Gewissheit, dass die Ökonometrie nicht in 20-30 Jahren das Schicksal der Theorie des Ptolemäus wiederholen wird? Diese Theorie war auch einmal sehr gut geeignet, die Welt um uns herum zu erklären.
Hier ist, was E. Peters darüber schreibt (ein Mathematiker, und einer der wenigen, die die Sache so gut verstehen):
Und hier ist, was er über Ökonometrie schreibt:
In seinem Buch gibt es viele weitere Beispiele dafür, wohin von der Praxis losgelöste Theorien führen können.
Analyse der Residuen auf Autokorrelation und Art der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion. Natürlich auch R^2. Dies sind im Prinzip gängige Techniken zur Vorhersage von Zeitreihen.
Dies ist nur ein Anfang, und im Sinne der allgemeinen Akzeptanz nicht vollständig. Hier wird ein vollständiges Bild gezeigt, obwohl es nur ein Beispiel für die Verwendung ist. Drei Gruppen von Analysen: Koeffizienten, Residuen und Stabilität. Wenn man die Widersprüche in Einklang bringen kann, erhält man vielleicht eine Schätzung, die immer ein Vorhersagefehler ist, da das Ziel die Vorhersage und alles andere ein Zwischenergebnis ist.
Ich bin immer wieder erstaunt, dass Leute, die einige ziemlich anspruchsvolle Dinge beherrschen (ich sollte DSP zu den NS hinzufügen), sich nicht die Mühe machen, die Wissenschaft zu beherrschen, die für ihr Geschäft direkt relevant ist.
Ökonometrie ist für ein Unternehmen nur dann relevant, wenn es sich um ein Glücksspielunternehmen handelt. Informieren Sie sich auf der Website des Casinobetreibers über seine Anhänger.
In seinem Buch gibt es viele weitere Beispiele dafür, wohin eine von der Praxis losgelöste Theorie führen kann.
Die Theorie des effizienten Marktes wird in der Ökonometrie nicht berücksichtigt. Seine Annahmen beruhen alle auf der Tatsache, dass der Markt nicht effizient ist. Zur Ökonometrie gehören nicht Markowitz und seine Apologeten der effizienten Portfolios. Die Ökonometrie gibt es seit über 100 Jahren und sie wurde von Peters, Mandelbrot und anderen nie widerlegt, da sie ursprünglich auf der Annahme beruht , dass der Markt nicht stationär ist.
Es ist die Ökonometrie, die eine Vorhersage einen Schritt weiter rechtfertigt und die Gründe für eine fatale Verschlechterung der Vorhersage mehrere Schritte weiter aufzeigt.
Es ist gut, dass Sie einen Freund Ptolemäus haben, aber das ist kein Grund, die Ökonometrie zu leugnen, indem man ihr etwas zuschreibt, was sie nicht enthält.
Blödsinn, lies Bücher, fang mit dem Alphabet an.
Das gilt auch für Sie.