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Lassen Sie p[i], i=1...n - Vektor, der die anfängliche Zeitreihe (Preiswerte über einen bestimmten Zeitraum) enthält.
1. Berechnung der Preiserhöhungen: r[i]=p[i+1]-p[i], i=1...(n-1)
2. Mischen Sie den Vektor der Preiserhöhungen und erhalten Sie: r2[i], i=1...(n-1)
3. Berechnen Sie die kumulative Summe des Vektors r2: p2[1]=0; p2[i]=p2[i-1]+r2[i-1], i=2..n
Testen Sie das Modell anhand der erhaltenen Daten p2[].
Numerisches Beispiel:
p={0.9379413 0.1411467 0.2540312 1.5440039 1.2363895} // einige Preisreihen
r={-0.7967946 0.1128845 1.2899727 -0.3076144} // differenzieren
r2={-0.7967946 -0.3076144 0.1128845 1.2899727} // mischen
p2={0 -0.7967946 -1.1044090 -0.9915245 0.2984482} // integrieren
ARIMA. Die Bedeutung des Parameters d wird dort erklärt. Es ist die Ordnung der Differenzierung.
Danke für die konkrete Antwort. Ich werde darüber nachdenken müssen. Bisher habe ich in EViews nicht verstanden, wie man die Umschichtung vornimmt. Es gibt ein Bootstrap-Kontrollkästchen, aber ich weiß nicht, wie man es benutzt. Ich muss darüber nachdenken.
Wenn Sie Daten im csv-Format haben, senden Sie sie bitte hierher, und ich werde es tun. In der Sprache R wird die vorgeschlagene Konvertierung einfach durchgeführt:
mix.ts <- function (ts) { cumsum(sample(diff(ts), length(ts) - 1)) }
Wenn Sie Daten im csv-Format haben, können Sie sie hier hochladen, und ich werde es tun. In der Sprache R wird die vorgeschlagene Konvertierung einfach durchgeführt:
Im Anhang finden Sie die Daten, für die ich das Ergebnis in diesem Thread veröffentlicht habe. Das verwendete Modell:
EURUSD hp1(-1 bis -2) hp1_d(-1 bis -1) eq1_hp2(-1 bis -3) eq1_hp2_d(-1 bis -4)
hp1 = HP(1/dx) - Hedrock-Prescott-Glättung für den inversen Wert des Dollar-Index - zweite Spalte in der Datei.
eq1_hp2 = hp(EURUSD - ( hp1(-1 bis -2) hp1_d(-1 bis -1))
So einfach ist das nicht. Ich verstehe nicht, was wir verwenden.
Und die offizielle Übersetzung ist oben angegeben
Aber das muss man verstehen.
Die offizielle Übersetzung ist unzureichend, aber leider von der russischsprachigen Gemeinschaft bereits akzeptiert.
Aber das muss man verstehen. Da Sie die undankbare Aufgabe übernommen haben, andere in die Ökonometrie einzuführen, werden Sie auch Begriffe wie ARMA, ARIMA, ARCH usw. erklären müssen, die niemand versteht.
ARIMA - autoregressive integrated moving average Это авторы неадекватные
Nun, ich sprach von ARCH. Jemand ist definitiv unzureichend.
Autoregressive bedingte Heteroskedastizität
Oder
Autoregressive bedingte Heteroskedastizität