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Hm.
Es sieht so aus, als ob Ihre rote Reihe eine Ableitung von Blau ist.
wie Sie es berechnet haben, können Sie mir die Formel zeigen? Dann wird es sofort klar werden.
hpf(lambda = 13) dx hp1 @hp13_d Hodrick-Prescott-Filter mit unterschiedlichem Lambda
hpf(lambda = 200) dx hp2 @hpn_d
hp1_d = hpn_d - hp13_d ' Differenz zwischen zwei Geräuschen
hp1_d_D = d(hp1_d) Geräuschzunahme
Hmm
Es sieht so aus, als ob Ihre rote Reihe eine Ableitung der blauen Reihe ist.
Das ist es. Ich verstehe nicht, wie das passieren konnte:
Das ist es. Ich verstehe nicht, wie das passieren konnte:
Ich verstehe nicht, warum es so viele Zweige der Ökonometrie gibt...
...über die abgeleitete Serie, egal wie verdreht man ist... ...wird die Nicht-Stationarität überall auftauchen... es sieht einfach anders aus...
Wenn überhaupt, dann würde ich eher in diese Richtung schauen, um zu sehen, wie hochfrequente Daten der letzten Periode die Genauigkeit eines Regressionsmodells beeinflussen können, das auf niedrigfrequenten Daten aufgebaut ist. Eine andere Variante ist der Versuch, einen unregelmäßigen Zeitrahmen für die Regression zu verwenden: Bei der Anwendung auf Holunder und bei Vorliegen von Daten mit niedriger Frequenz ist dies sinnvoll, und es besteht der Verdacht, dass ein solches Modell mindestens um eine Größenordnung genauer sein wird. Und vielleicht wird es sogar profitabler sein.)
(Über uneinheitliche Maschen - man kann eine entfernte Analogie zu den Methoden der numerischen Integration ziehen; wer sich damit auskennt, weiß, dass die Wahl von Gaußschen Maschen es erlaubt, die Ordnung der Annäherung von n auf 2*n-1 imVergleich zu Interpolationsmethoden mit der gleichen Anzahl von Knoten zu erhöhen ).
Darüber hinaus wäre es sehr interessant, mit der Funktion der Regressionsfehler zu arbeiten. Ich bin immer noch nicht dazu gekommen...
Kurz gesagt, die Idee ist, die gewichtete Summe der Quadrate anstelle der traditionellen Funktion zu nehmen, die wir minimieren - Summe der Quadrate der Fehler, und die Gewichtung umgekehrt proportional zur Quadratwurzel der Zeit zu machen. Die autoregressive Differenzengleichung ergibt, dass der Fehler umso kleiner ist, je näher wir am vorhergesagten Wert der Reihe sind, und das Gesetz des abnehmenden Durchschnittsfehlers stimmt mit dem Verhalten der Reihe überein (man bedenke, dass die Streuung der Daten in der Tiefe der Geschichte mit sqrt(t) wächst).
Das Ergebnis sollte glatter und genauer sein als mit einem einfachen Assistenten. Es ist alles so weit auf der Ebene der Intuition, aber die lässt mich in solchen Dingen selten im Stich))
Kann sich jemand die Mühe machen, dies zu überprüfen? Ich selbst verstehe, dass ich eine halbe oder eine Stunde brauche, um alles zu erledigen, aber Samstag...
Darüber hinaus wäre es sehr interessant, an der Funktionalität der Regressionsfehler zu arbeiten. Ich bin noch nicht dazu gekommen...
Kurz gesagt, die Idee ist, dass wir statt einer traditionellen Funktion, die wir minimieren - die Summe der Quadrate der Fehler, sollten wir eine gewichtete Summe der Quadrate zu nehmen, und die Gewichtung sollte umgekehrt proportional zur Quadratwurzel der Zeit sein. Die autoregressive Differenzengleichung gibt an, dass der Fehler umso kleiner ist, je näher wir am vorhergesagten Wert der Reihe sind, und das Gesetz des abnehmenden Durchschnittsfehlers stimmt mit dem Verhalten der Reihe überein (man bedenke, dass die Streuung der Daten in der Tiefe der Geschichte mit sqrt(t) wächst).
Das Ergebnis sollte glatter und genauer sein als bei einem einfachen Assistenten. Es ist alles so weit auf der Ebene der Intuition, aber die lässt mich in solchen Dingen selten im Stich)).
Kann sich jemand die Mühe machen, dies zu überprüfen? Ich selbst verstehe, dass ich eine halbe oder eine Stunde brauche, um alles zu erledigen, aber Samstag...
Gibt es Formeln?
Obwohl es natürlich abgeleitet werden kann.
Ich verstehe nicht, warum es so viele Zweige der Ökonometrie gibt...
über die abgeleitete Serie, egal wie verdreht man ist... wird es überall Nicht-Stationarität geben... es sieht einfach anders aus...
Das Problem ist, dass in den oben genannten Beispielen die Nicht-Stationarität verschwunden ist, und es ist nicht klar, wo sie geblieben ist.
zwischen den Beispielen ist es verschwunden (es scheint ein Hodrick oder etwas anderes zu sein)... aber ansonsten scheint die Serie nicht stationär zu sein...
oder meinen Sie (falls es sich um dieselben handelt), die frühere zu nehmen und sie als Leitfaden zu verwenden... Auf 1vr kann das nicht so sein... da muss irgendwo ein Fehler sein...
Das Problem ist, dass in den oben genannten Beispielen die Unstetigkeit verschwunden ist und nicht klar ist, wo sie geblieben ist.
Ich habe mir die ssa-Beispiele angesehen (ssa - cloz) rot 50, blau 10))... die Ähnlichkeit ist offensichtlich... der Fehler liegt im Hodrick... scheiß drauf...
Wie kommen Sie darauf, dass die Nicht-Stationarität verschwunden ist?