Ökonometrie: Lassen Sie uns über die Bilanz der CU sprechen. - Seite 9
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Nun, warum können wir nicht das Gewinnderivat aufgrund der IR-Variabilität verwenden? MT ist nur der Krankenhausdurchschnitt... Sie können IR nicht als entscheidenden Faktor für die Robustheit eines Systems verwenden.
Ja, Abweichungen bei mo sind zulässig, und mo ist der Krankenhausdurchschnitt. Wenn aber Mo innerhalb eines kleinen Bereichs schwankt (d. h. die Mo-Verteilung selbst ist statistisch:)), dann ist der Krankenhausdurchschnitt repräsentativ und die Residuen sind normalverteilt.
P.S. Ich selbst verwende keine Ökonometrie und analysiere keine Bilanzen. Ich verwende einfachere Händler-Indizes, und ich verwende auch die visuelle Aktienanalyse.
Ich werde die Antwort wie oben versprochen veröffentlichen - wir brauchen die Normalität der Residuen nur für zuverlässige Intervallschätzungen (um die Breite des Konfidenzintervalls zu berechnen) - ein wichtiges Verfahren für angewandte Probleme. Wenn jedoch keine Intervallschätzungen benötigt werden, können wir eine Regression für eine beliebige Verteilung sowohl des beobachteten Wertes in der Stichprobe als auch der Residuen erstellen.
Unabhängig davon, ob die Residuen normal, abnormal, mit dicken Schwänzen, mit dünnen Schwänzen oder ohne Schwänze verteilt sind - alle sind gleich..................................................
Eine Mischung aus verschiedenen Dingen, und der Zweck ist verloren.
Wir Händler haben kein Interesse daran, die Korrektheit von Intervallschätzungen zu bewerten. Es ist ein Hilfsmittel, das notwendig ist, um die Glaubwürdigkeit der resultierenden Zahlen zu bestimmen.
Wenn wir die Regression gebildet haben und der Rückstand normal ist, ist die Analyse abgeschlossen und wir haben Glück mit dem TS.
Das ist in meiner kurzen Praxis noch nie passiert. Der Rückstand ist nicht normal und nicht einmal stationär. Den Regressionszahlen kann man nicht trauen. Was ist als nächstes zu tun? Wenn Sie das Wort "Ausgewogenheit" in meine Aussagen einbauen, bedeutet das, dass man den Testergebnissen nicht trauen kann. Das ist es, worum es geht. Es geht um das Ziel, nicht um die Korrektheit des Regressionsmodells.
Ja, die Variabilität von mo ist zulässig, und mo ist ein Krankenhausdurchschnitt. Wenn Mo jedoch in einem kleinen Bereich schwankt (d. h. die Mo-Verteilung selbst ist stabil:)), dann ist der Durchschnitt aussagekräftig und die Residuen sind normal verteilt.
P.S. Ich selbst verwende keine Ökonometrie und analysiere keine Bilanzen. Ich verwende einfachere Händler-Indizes, und ich verwende auch die visuelle Aktienanalyse.
nein, Sie verwenden "geheime" Methoden, die Sie "hier nicht beschreiben dürfen".
Nein, nein, Sie verwenden "geheime" Methoden, die Sie "hier nicht beschreiben dürfen".
Ja, sie sind einfacher als das. Neidisch? :)
Eine Verwechslung verschiedener Dinge und das Ziel geht verloren.
Wir Händler haben kein Interesse daran, die Richtigkeit der Intervallschätzungen zu beurteilen. Sie ist ein Hilfsmittel, das notwendig ist, um die Glaubwürdigkeit der ermittelten Zahlen zu ermitteln.
Wenn wir die Regression erstellt haben und der Rückstand normal ist, ist die Analyse beendet und wir sind mit dem TS zufrieden.
Das ist in meiner kurzen Praxis noch nie passiert. Der Rückstand ist nicht normal und nicht einmal stationär. Den Regressionszahlen kann man nicht trauen. Was ist als nächstes zu tun? Wenn Sie das Wort "Ausgewogenheit" in meine Aussagen einbauen, bedeutet das, dass man den Testergebnissen nicht trauen kann. Das ist es, worum es geht. Es geht um das Ziel, nicht um die Korrektheit des Regressionsmodells.
Dann verstehen wir uns nicht - Normalität der Residuen ist nicht notwendig, wenn keine Intervallschätzungen benötigt werden. Ein Modell ohne Normalität der Residuen ist mit einer gewissen Genauigkeit korrekt und angemessen, wenn die Reihe stationär ist.
Warum brauchen Sie ein solches Modell? Gewinnprognose - ja, wenn die Reihe stationär ist. Allerdings gibt es in Al.ar eine Reihe von PAMM-Diagrammen, bei denen die Gleichgewichtskurve stetig anstieg und dann schnell abfiel (Kollaps) - die klassische Nicht-Stationarität.
Ja, mit ihnen und den einfacheren. Neidisch? :)
Natürlich! Ich liebe alle Arten von "Geheimwissen" und "Weltverschwörungs"-Anbetern.
Ja, mo ist eine Abweichung zulässig, und mo ist der Krankenhausdurchschnitt. Wenn jedoch mo innerhalb eines kleinen Bereichs schwankt (d. h. die mo-Verteilung selbst ist statistisch signifikant:)), dann ist der Krankenhausdurchschnitt repräsentativ und die Residuen sind normalverteilt
P.S. Ich selbst verwende keine Ökonometrie und analysiere keine Bilanzen. Ich verwende einfachere Händler-Indizes, und ich verwende auch die visuelle Aktienanalyse.
Die Residuen sollten nicht normal verteilt sein.
Die Normalverteilung ist eine Idealisierung.
Ich beobachte seit langem eine weit verbreitete Faszination für diese Idealisierung...
Dann verstehen wir uns nicht - Normalität der Residuen ist nicht notwendig, wenn keine Intervallschätzungen benötigt werden. Ein Modell ohne Normalität der Residuen ist richtig und mit einer gewissen Genauigkeit angemessen, wenn die Reihe stationär ist.
Was bedeutet "stationär"? Wie wird sie bestimmt?
Die Residuen müssen keineswegs normalverteilt sein.
Eine Normalverteilung ist eine Idealisierung.
Ich beobachte seit langem eine weit verbreitete Faszination für diese Idealisierung...
Nennen Sie mir ein Beispiel für ein "gutes" Beispiel aus Ihrer Sicht, bei dem die Residuen nicht normal verteilt sind
Wenn also die Rentabilität von TS konstant sein soll, d. h. mo=const, warum brauchen wir dann eine komplizierte Detrendierung, anstatt einfach den linearen Trend vom Eigenkapital abzuziehen? D.h. Trendmodell y=kx mit k=mo, x-Transaktionen, y-Eigenkapital
Wie kompliziert? Anstelle von "Trend"-Symbolen wurde "HP" geschrieben.
Aber es gibt noch ernstere Überlegungen. Die analytische Formel zur Glättung der Geraden (die genauer ist als Detrending) hängt stark vom Stichprobenumfang ab. Betrachten wir das EURUSD-Beispiel seit 2000. Isolieren wir den Trend als eine gerade Linie. fast eine horizontale gerade Linie, aber mit Abweichungen von etwa 2500 Pips! Das ist genau das, was die Maschine schreibt - die durchschnittliche Temperatur im Krankenhaus. Aber wenn wir einen beliebigen Filter verwenden, erhalten wir eine Varianz von mehreren Dutzend Pips. Da wir nicht in Zeitintervallen von 10 Jahren handeln, können wir bei der Glättung von 50-100 Beobachtungen mit einer Geraden auskommen. Für einige Schätzungen sind jedoch mehr Beobachtungen erforderlich. Ich wende immer einen Filter an, um nicht ins Detail zu gehen. Eine rein praktische Überlegung.