Ökonometrie: Vorhersage einen Schritt voraus - Seite 96

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Mathemat:

Das Gleiche macht der Themenstarter, aber es hat nichts mit Ergodizität im Besonderen zu tun. Und das ist eindeutig nicht genug.

Das war's, ich habe keine weiteren Fragen an Sie.

Alexey, und Demi hat in der Tat völlig Recht.
 
Recht mit was?
 
avtomat:

faa1947, warum hängen Sie so sehr an diesem EViews? Man betet fast dafür... Und Sie stellen es als etwas Perfektes dar, dem man bedingungslos nacheifern sollte. Es ist wie ein Leitfaden zum Handeln... Ich verstehe das nicht... Ist das das Ende Ihres Wissens? Darf ich Ihnen Literatur empfehlen?

Übrigens haben Sie meine Frage immer noch nicht beantwortet: Welche theoretischen Grundlagen der Zustandsraummethode sind Ihnen nicht klar? Denn um verständlich zu erklären, muss ich herausfinden, wo die Schwierigkeiten beginnen und was nur am Rande erwähnt werden darf.

Oben im Thema habe ich aufgrund meines Verständnisses geschrieben, aber Sie haben nicht geantwortet.
 
Mathemat:

Das ist es, was der Themenstarter tut, aber es hat keine besondere Bedeutung für die Ergodizität. Und das ist eindeutig nicht genug.

Das war's, ich habe keine weiteren Fragen an Sie.


In meinen Ausführungen geht es nicht darum, ob der Topikaster etwas richtig oder falsch macht. Dabei geht es um die Anwendbarkeit von Methoden der Mattenstatistik für nichtstationäre und nichtergodische Reihen im Allgemeinen.

Und diese wirtschaftlichen Zeitreihen sind nicht stationär und nicht ergodisch. Und welches Datenverarbeitungspaket Sie auch immer verwenden, es ist nutzlos.

Adaptive Methoden vielleicht, aber die Anwendung, die ich gesehen habe, hat keine greifbaren Ergebnisse gebracht.

Es gibt Versuche, angepasste Methoden für nichtstationäre Reihen = neuronale Netze + Fuzzy-Logik-Schaltungen anzuwenden. Es gab Beispiele für solche Anwendungen für Rohstoffmärkte.

 

Statistiken können auch auf diese wirtschaftlichen Reihen angewandt werden, aber mit Bedacht.

Ich habe nur gesagt, dass Sie vorschlagen, dasselbe zu tun wie der Themenstarter. Aber selbst die FAA hat zugegeben, dass dies nicht ausreicht.

Und es macht keinen Unterschied, wie wir sie nennen - adaptiv oder nicht. In jedem Fall muss die Statistik die Grundlage bleiben. Statistische Methoden müssen übrigens nicht unbedingt klassisch sein. Es kann auch etwas Neues sein - zum Beispiel ein Bayes'scher Ansatz.

 
Mathemat: Aber selbst die FAA hat zugegeben, dass dies nicht ausreicht.
Nicht genug für das skizzierte Modell, das primitiv und schlecht begründet ist und nicht ein Hundertstel eines ökonometrischen Modells verwendet.
 
Mathemat:
Recht mit was?
Sie müssen auf die andere Seite des breiten Flusses gelangen. Sie wissen, dass es für diesen Zweck Brücken gibt. Du suchst eine Brücke, das ist richtig - du musst eine finden und den Fluss sicher überqueren. Aber das Problem ist, dass es in der Nähe oder in der Ferne keine Brücke gibt. Was zu tun ist... Und er muss um jeden Preis auf die andere Seite gelangen. Die Menschen, die dort leben, erzählen, dass sie hier früher keine Brücken hatten, egal wie sehr man danach sucht. Und sie überqueren den Fluss auf Flößen. Außerdem wird Ihnen angeboten, Ihr eigenes Floß zu bauen und es für die Überfahrt zu benutzen. Aber Sie sagen: "Nein! Das ist nicht richtig. Es ist nicht die richtige Kreuzung. Wollen Sie eine Brücke oder wollen Sie auf die andere Seite des Flusses?
 
Und genauer gesagt, Oleg? Was ist neu im Vergleich zu dem von Demi berichteten Themenstarter?
 

Mathemat:
А поконкретнее, Олег? Что нового в сравнении с топикстартером сообщил Demi?

Ich fühle mich irgendwie unwohl, wenn ich das beantworten muss:

1. Die Ökonometrie ist eine Methode zur Anwendung statistischer Methoden bei der Wirtschaftsprognose. Es gibt keine "proprietären" oder "originellen" Methoden.

2. die zu untersuchenden Reihen sind nicht-ergodisch und nicht-stationär, und für diese Art von Reihen ist die überwiegende Mehrheit der mathematisch-statistischen Methoden inakzeptabel.

3. Diese Reihen können transformiert und verletzt werden, aber sie bleiben instationär und nichtergodisch.

4. Man kann eine Kindkomponente aus dem Rauschen abtrennen und dann eine andere Komponente aus dem Rauschen und noch lauterem Rauschen machen und das Rauschen umwandeln und es dann belästigen, es betrunken machen, ihm Arme und Beine abschneiden und es verbrennen - trotzdem bleibt die Reihe instationär und nichtergodisch.

Schlussfolgerung: Wenn eine Reihe nichtstationär und nichtergodisch ist, können ihre statistischen Merkmale und Regelmäßigkeiten in einem beliebigen Abschnitt der Reihe ermittelt werden, der sich in kurzer Zeit völlig unerwartet ändert, wodurch die prognostischen Merkmale der ermittelten Regelmäßigkeiten vollständig aufgehoben werden.

Anmerkung: Das, was ich geschrieben habe, ist absolut nichts Neues. All dies kann in zahlreichen Lehrbüchern und Monographien in vollständigerer und weniger schlampiger Form nachgelesen werden.

 

Im Großen und Ganzen bin ich anderer Meinung. Ausgehend von Punkt 2: Die Serien selbst, ja, das sind sie, aber einige ihrer Umwandlungen können sich als solche erweisen.

Andererseits sind die Ertragsreihen eines regelmäßigen Wiener Prozesses mit unabhängigen Inkrementen und Gaußschen Inkrementen sowohl stationär als auch ergodisch. Dies hilft uns jedoch nicht dabei, am Prozess selbst zu arbeiten und regelmäßige Erträge zu erzielen.

Kurz gesagt, es ist immer noch ein Hinterhalt (das ist keine Panik, ich habe mich schon lange an Hinterhalte gewöhnt).

Das Wichtigste ist, spezifische Abweichungen von der Martingalität zu finden, und genau das sollten Sie verwenden. Aber ohne ein sinnvolles Modell (mit Sinn) geht es dann doch nicht.

Spiele mit Rückschritten ohne Sinnhaftigkeit haben keinen Sinn.

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