Ökonometrie: Vorhersage einen Schritt voraus - Seite 56
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da das stationäre Residuum durch eine Konstante ersetzt werden kann, die einem beliebigen Wert entspricht: Mittelwert, Schiefe, Varianz, Streuung - alles ist im Falle der Stationarität möglich.
Sind sie Konstanten?
Sind sie Konstanten?
Aus irgendeinem Grund habe ich in letzter Zeit den Eindruck, dass die Stationarität dort nicht zu finden ist, d. h. nicht direkt in den Residuen der Regression auf die Kursreihe, sondern in etwas anderem.
Aber sie muss auf jeden Fall gefunden werden. Andernfalls ist die Anwendung von Statistiken zum Scheitern verurteilt.
Ich spreche von der (nicht von mir erfundenen) Methodik der Modellbildung: Der anfängliche nicht-stationäre Quotient muss in Komponenten zerlegt werden, bis man ein stationäres Residuum erhält. Diese Anforderung ist für mich intuitiv gut nachvollziehbar (was sehr wichtig ist), denn das stationäre Residuum kann durch eine Konstante ersetzt werden, die einem beliebigen Wert entspricht: Mittelwert, Schiefe, Streuung, Streuung - alles ist möglich im Falle der Stationarität.
Aus irgendeinem Grund habe ich in letzter Zeit den Eindruck, dass die Stationarität dort nicht zu finden ist, d. h. nicht direkt in den Residuen der Regression auf die Kursreihe, sondern in etwas anderem.
Aber sie muss auf jeden Fall gefunden werden. Andernfalls ist die Anwendung von Statistiken zum Scheitern verurteilt.
Die ganze Frage ist, mit welchem Zeitraum oder rückwirkend zu nehmen diese stationäre, Ihrer Meinung nach, Rest. Wenn Sie den Rückblick ändern, ändern sich auch die Merkmale des stationären Restes. Wie versuchen Sie, diese Frage zu lösen? Indem Sie es optimieren?
Eine äußerst unangenehme Frage. Das ursprüngliche Modell: Quotier = Trend + Rauschen + Saisonalität + Periodizität + Ausreißer.
Wir erörtern die ersten beiden Glieder des Modells. Es gibt keine Saisonalität im Devisenhandel. Nun, die Ausreißer (Nachrichten) werden vernachlässigt, aber die Periodizität, d.h. das Vorhandensein einer Welle in der Quote, deren Periode sich ändert. Seit langem halte ich diese Periodizität für die Hauptquelle der Nicht-Stationarität. Ich habe keinen Ansatz dafür.
Ich löse das Problem sehr einfach. Ich nehme ein Modell mit einer kleinen Anzahl von Verzögerungen. Bewertung des Regressionskoeffizienten. Ich mache eine 1-Schritt-Prognose in der Hoffnung(?) , dass sich die Regressionskoeffizienten nicht um mindestens einen Schritt ändern. Zusätzlich zu den Koeffizienten gibt es eine Reihe von Regressionseigenschaften (siehe Tabelle oben). Bei der Ankunft der Bar werden wir die Regression erneut schätzen - hier ist das sehr modische Wort Anpassung angebracht.
Das stimmt, dieser Rest hängt von der jeweiligen Rückschau ab; hier liegt der Hund begraben. Die optimale Retrospektive ist schwer zu finden.
Eine äußerst unangenehme Frage. Das ursprüngliche Modell: Quotient = Trend + Rauschen + Saisonalität + Periodizität + Ausreißer.
Wir diskutieren die ersten beiden Terme des Modells. Nun, vernachlässigte Ausreißer (Nachrichten), aber Periodizität, womit ich das Vorhandensein einer Welle in einem Quotienten meine, deren Periode sich ändert. Seit langem halte ich diese Periodizität für die Hauptquelle der Nicht-Stationarität. Ich habe keinen Ansatz dafür.
Ich löse das Problem sehr einfach. Ich nehme ein Modell mit einer kleinen Anzahl von Verzögerungen. Bewertung des Regressionskoeffizienten. Ich mache eine 1-Schritt-Prognose in der Hoffnung(?) , dass sich die Regressionskoeffizienten nicht um mindestens einen Schritt ändern. Zusätzlich zu den Koeffizienten gibt es eine Reihe von Regressionseigenschaften (siehe Tabelle oben). Wenn die Bar eintrifft, ist wieder Regressionsschätzung angesagt - hier ist das sehr modische Wort Anpassung angebracht.
Schauen wir uns dieses Modell einmal genauer an:
1) Trend - von welchem Trend ist die Rede, denn es gibt viele davon;
2) Rauschen - es hängt von den Parametern des betreffenden Trends ab, und oft hat das Rauschen selbst einen Trend;
3. Periodizität - Sinus ist unvermeidlich, aber es sollte bedacht werden, dass zwei aufeinanderfolgende Gamma-Funktionen auch einen fast idealen vollperiodischen Sinus ergeben, was bedeutet, dass er noch nicht eindeutig ist;
4. Die Emissionen sind unvorhersehbar, aber offenbar lässt sich ein Korridor abgrenzen.
Schauen wir uns dieses Modell einmal genauer an:
1. Trend - von welchem Trend ist die Rede, denn es gibt viele davon;
2) Rauschen - es hängt von den Parametern des betreffenden Trends ab, und oft hat das Rauschen selbst einen Trend;
3. Periodizität - ein Sinus ist unvermeidlich, aber es sollte bedacht werden, dass zwei aufeinanderfolgende Gamma-Funktionen auch einen fast idealen Sinus mit voller Periode ergeben, was bedeutet, dass es noch nicht klar ist;
4. Ausreißer sind unvorhersehbar, aber offenbar lässt sich ein Korridor abgrenzen.
Wozu das alles... wenn man nicht einmal den "Trend" vorhersagen kann )))