Ökonometrie: warum Kointegration notwendig ist - Seite 24
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Ich würde das nicht so verallgemeinern. Im Großen und Ganzen verließen sie sich auf einen effizienten Markt. Und als der Markt eine Erinnerung hatte, brach alles zusammen.
Das heißt, während der Markt in Trance war, war er (der Markt) effektiv. Sobald er (der Markt) ein Gedächtnis bekam, brach alles zusammen. Interessant ist auch, wie er (der Markt) plötzlich ein Gedächtnis bekommen hat. Es gab kein Gedächtnis, und dann tauchte er plötzlich aus heiterem Himmel auf --- finden Sie heraus, wie man diesen Punkt verallgemeinern kann
:))))))))
Woher zum Teufel nehmen Sie Ihren Schwachsinn?
Das heißt, während der Markt in Trance war, war er (der Markt) effektiv. Sobald er (der Markt) ein Gedächtnis bekam, brach alles zusammen. Interessant ist auch, wie er (der Markt) plötzlich ein Gedächtnis bekommen hat. Es gab kein Gedächtnis, und dann tauchte er plötzlich aus heiterem Himmel auf --- finden Sie heraus, wie man diesen Punkt verallgemeinern kann
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Woher zum Teufel nehmen Sie Ihren Schwachsinn?
Nun, was soll ich sagen, wenn Sie Kointegration, Einheitswurzeln usw. cool finden, ist das Ihre Sache. Meine Aufgabe ist es, Sie zu warnen, dass nicht alles in diesem Fach so cool ist, wie es in den Büchern steht. Sie müssen verstehen, wo die schwarzen Schwäne in dieser Methodik liegen können.
faa1947:
Wo?Zumindest bei den Annahmen (auf Englisch), die die Anwendbarkeit Ihrer Instrumente einschränken. Und auch die Tatsache, dass diese Annahmen in Devisen im Wesentlichen nicht erfüllt sind. Zumindest für Granger und Unit Root kann ich Ihnen das mit ziemlicher Sicherheit sagen.
Sansanych, ich bin erstaunt über Ihre Fähigkeit, sozusagen "fortgeschrittene" Statin-Tools geschickt einzusetzen, ohne ins Detail zu gehen: "Eine gehämmerte Schraube hält besser als ein mit dem Schraubenzieher gedrehter Nagel!" (c)
Ich würde das nicht so verallgemeinern. Im Großen und Ganzen verließen sie sich auf einen effizienten Markt. Und als der Markt ein Gedächtnis hatte, brach alles zusammen.
Ich habe mich speziell mit diesem Thema befasst - LTCM hat mit Spreads gehandelt. Die Verluste, die den 100-Milliarden-Dollar-Fonds ruinierten, stammten aus Arbitrage-Geschäften. Die Gruppe bei Solomon Brothers, aus der dieser Fonds hervorging, nannte sich "domestic fixed income arbitrage group".
Das Vertrauen auf einen effizienten Markt, ja, das hatten sie, aber das Vertrauen kam aus der entgegengesetzten Richtung. Sie nutzten Ineffizienzen auf einem nahezu effizienten Markt aus.
Das Lustige ist, ich sah auf dem Forum von Broker A., es stellt sich heraus, es gibt auch Fans der statistischen Arbitrage. Auf vielen hundert Seiten werden dort Arbitrage-Durchschnittsmethoden erörtert. Sie wissen nicht, dass die Mittelwertbildung eine der Stufen zum Schafott für LTCM war. Hier geht es um die Frage der schwarzen Schwäne. Außerdem liegen die schwarzen Schwäne in den falschen Annahmen über die Anwendbarkeit der Methoden.
Ich habe mich speziell mit diesem Thema befasst - LTCM hat mit Spreads gehandelt. Die Verluste, die den 100-Milliarden-Dollar-Fonds ruinierten, stammten aus Arbitrage-Geschäften. Die Gruppe bei Solomon Brothers, aus der der Fonds hervorging, nannte sich "domestic fixed income arbitrage group".
Das Vertrauen in einen effizienten Markt, ja, das hatten sie, aber das Vertrauen in das Gegenteil war vorhanden. Sie nutzten Ineffizienzen auf einem nahezu effizienten Markt aus.
Das Lustige ist, ich sah auf dem Forum von Broker A., es stellt sich heraus, es gibt auch Fans der statistischen Arbitrage. Auf vielen hundert Seiten werden dort Arbitrage-Durchschnittsmethoden erörtert. Sie wissen nicht, dass die Mittelwertbildung eine der Stufen zum Schafott für LTCM war. Hier geht es um die Frage der schwarzen Schwäne.
Die Erfahrung zeigt, dass alle brillanten Ideen an Kleinigkeiten scheitern. Bei diesem Fonds gab es Optionen. Scholes konnte nicht ohne sie auskommen. Können wir vergleichen? Sollten wir das wirklich?
Es gibt eine konkrete Idee, die Kointegration zu nutzen. Es gibt eine Reihe von Instrumenten und Belegen in diesem Bereich. Gral? Das glaube ich nicht. Aber es ist viel interessanter als zwei Mashups.
Bis jetzt habe ich einen Fehler in meinem Optimierer gefunden (es ist ein selbstgebauter), der falsche Ergebnisse anzeigt. Ich werde es korrigieren, und dann werden wir sehen.
Ich versuche immer wieder, das Kollektiv zusammenzubringen, um spezifische Probleme zu diskutieren. Bei der Kointegration ist das nicht so einfach. Schauen Sie sich einfach das Diagramm des Wahrscheinlichkeitswertes des Einheitswurzeltests an.
Aber es funktioniert nicht.
Zumindest in den Annahmen (Annahmen im Englischen), die den Anwendungsbereich Ihrer Werkzeuge begrenzen. Und auch die Tatsache, dass diese Annahmen im Wesentlichen nicht erfüllt sind. Zumindest für Granger und Unit Root kann ich Ihnen das mit ziemlicher Sicherheit sagen.
Und ganz besonders. Welche Annahmen sind einschränkend?
Welche Annahmen sind nicht erfüllt?
Das ist für mich sehr interessant.
Die Erfahrung zeigt, dass alle brillanten Ideen an Kleinigkeiten scheitern. Bei diesem Fonds gab es Optionen. Scholes konnte nicht ohne sie auskommen. Können wir vergleichen? Müssen wir das?
Ist es klar, dass der Fonds die Spanne zwischen Optionen und anderen Instrumenten handelte? Ist es klar, dass die Probleme der Optionsberechnung mit den Problemen des Arbitragehandels multipliziert wurden?
Ja, natürlich.
Bei der Kointegration führt sogar eine Änderung der Methode zur Schätzung der Kointegrationsregression zu unterschiedlichen Ergebnissen. Das ist es, was ich meine. Das ist die Art von Dingen, mit denen ich mich beschäftigen möchte.
Und ganz besonders. Welche Annahmen sind einschränkend?
Welche Annahmen sind nicht erfüllt?
Das ist für mich sehr interessant.
Das einfachste, was aus dem Konstruktionsprinzip beider Tests folgt, ist, dass die Residuen der in die Tests einbezogenen Regressionsgleichungen stationär und unkorreliert mit der Reihe selbst sein müssen, sonst verliert die Methode ihren Sinn. Für Granger - alle oben genannten Punkte, aber für eine beliebige Anzahl von Verzögerungen in den Gleichungen (was in der Praxis im Allgemeinen schwierig umzusetzen ist - deshalb eignet sich dieser Test vor allem für makroökonomische Daten, bei denen die Länge der Reihen - jährlich, vierteljährlich, monatlich - in der Regel maximal Dutzende von Stichproben umfasst, aber nicht Millionen)
Und eine Menge anderer Feinheiten.... Die Normalität der Verteilung der Residuen, zum Beispiel... (auch nicht sehr erfüllt)
Und was die Kausalität betrifft, so hat Granger eine hervorragende Definition eingeführt, aber wie jedes Ideal hat sich eine solche Formulierung in der Praxis als nicht überprüfbar erwiesen. Der gleichnamige Test zeigt also, selbst wenn alle Voraussetzungen erfüllt sind, nur die Abwesenheit der Kausalität, wenn sie wirklich nicht existiert, nicht aber ihre Anwesenheit, wenn sie wirklich existiert.