Ökonometrie: Vorhersage einen Schritt voraus - Seite 84
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Oh, Mann... Sie haben diese Worte erfunden... ...die man nicht aussprechen kann... aber es ist unverständlich und sieht clever aus!!!
:))))))
Nun, ich sprach von ARCH. Jemand ist definitiv unzureichend.
Autoregressive bedingte Heteroskedastizität
Oder
Autoregressive bedingte Heteroskedastizität
Nein, das wird es nicht. Das war nur ein Beispiel. In der Tat müssen Sie zumindest mit den einfachsten AR- und MA-Typen beginnen...
Es ist selbst geschrieben, aber es ist korrekt, es wurde getestet.
Nein, ein Zitat ist kein stationärer Prozess, und der ACF ändert sich im Laufe der Zeit und je nach Länge der Stichprobe sehr stark.(Das ist eines der Dinge, die der Autor dieses Threads nicht versteht).
Machen Sie sich keine Sorgen, alles ist korrekt berechnet.
Ich weiß genau, dass er nicht stationär ist und dass er von der Länge abhängt, und ich weiß auch, dass sich der ACF mit der Zeit ebenfalls ändert.
Hier ist eine weitere Frage, die ich versuchen möchte zu beschreiben(https://ru.wikipedia.org/wiki/Автокорреляционная_функция)
1. 500 Proben nehmen und den ACF erstellen. ("...Die Darstellung der Autokorrelationsfunktion erhält man, indem man auf der Ordinatenachse den Korrelationskoeffizienten von zwei Funktionen (Basis und um τ verschobene Funktion) und auf der Abszissenachse den Wert von τ aufträgt...")
2. wenn Ihre Verschiebung τ mehr als 499 Stichproben beträgt, sollte ACF Null sein. Es gibt nichts mehr zu vergleichen. Die Probe ist bereits fertig. Das Original und seine um t verschobene Kopie überschneiden sich zeitlich nicht, sie haben nichts anderes gemeinsam (und können es auch nicht)...
3. ich habe drei Methoden zur Berechnung verwendet (und ihre Richtigkeit überprüft).
- in Matcad eingebaut.
- unter Verwendung von Fourier
- und durch eine Formel in Codbase gebracht.
Alle drei Ergebnisse kamen zusammen.
Z.I. Es ist mir im Grunde egal, wie Sie es dort gezählt haben, es ist mir nur aufgefallen, dass mit dem Diagramm etwas nicht stimmt, der ACF sieht nicht richtig aus (oder er ist einfach abgeschnitten, es werden nur die ersten 500 Zählungen gezeigt, und die wurden dort eigentlich mehr für Berechnungen genommen...)
Die Korrelation ist die Essenz des Trends. Farnsworth hat verdächtig gerade Funktionslinien, die keine Trendänderungen widerspiegeln.
Hier ist das Diagramm.
Hier gibt es 270 Beobachtungen. Wenn wir den ACF zeichnen, können wir eine Welle erkennen, die der Trendänderung entspricht. Der 270er-Balken passt nicht auf den Bildschirm, also bringe ich den Teil, wo der Trend von 40 auf 90 wechselt. So sieht es aus:
Wir können sehen, dass die ACF-Welle dem visuellen Trend entspricht. Die Anweisungen in EViews mahnen zur Vorsicht bei der Angabe der Anzahl der Lags, auf denen der ACF berechnet wird. Dies ist ein bekanntes Problem für jeden, der sich mit TA auskennt, da es möglich ist, viele Trends in einem Bereich zu zeichnen.
.... Für jeden, der sich mit TA auskennt, ist dies ein bekanntes Problem, da man viele Trends in einem Bereich zeichnen kann.
Dies gilt nur so lange, bis Sie die Regeln für ihre Zeichnung festgelegt haben. Und wenn Sie das tun, wird nur noch einer übrig sein.
Dies ist der größte Knackpunkt bei jedem Versuch, die Zukunft auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen: Welche Rückschau ist zu verwenden? Die Situation ist ähnlich wie bei dem Versuch, Süd-Nord und West-Ost innerhalb einer Kugel zu definieren.
Ich ziehe den Begriff "Glättung" dem Begriff "Trend" vor. In jedem Fall ist die Glättung analytisch und leicht zu extrapolieren