Ökonometrie: Lassen Sie uns über die Bilanz der CU sprechen. - Seite 22
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Es wäre sehr zu begrüßen, wenn Sie zumindest in diesem Thread nicht Ihre eigene Meinung verbreiten würden. Besonders unangenehm ist Ihre mangelnde Bereitschaft, andere Standpunkte zur Kenntnis zu nehmen, auf die Sie verweisen.
Stationarität ist mo + Streuung .
Ohne die Varianz zu berücksichtigen, haben Sie in Ihrer Argumentation über Gerechtigkeit Unsinn produziert.
Stationarität ist die Beständigkeit von MO.
Ergodizität ist die Beständigkeit von MO, Varianz und Autokorrelationsfunktion.
Machen Sie sich eine intellektuelle Selbstbefriedigung mit den Begriffen der "weiten" und "engen" Bedeutung und erfinden Sie Ihre eigenen Begriffe - ohne mich.
"Besonders unangenehm ist Ihre mangelnde Bereitschaft, andere, referenzierte Standpunkte zur Kenntnis zu nehmen" - ich habe keine Referenzen gesehen. Wo waren sie?
Stationarität - Dauerhaftigkeit von MO
Ergodizität - Konstanz von MO, Varianz, Autokorrelationsfunktion
Sie betreiben intellektuelle Masturbation mit den Begriffen "breite" und "enge" Bedeutung und erfinden Ihre eigenen Begriffe - ohne mich.
"Besonders unangenehm ist Ihre mangelnde Bereitschaft, andere, referenzierte Standpunkte zur Kenntnis zu nehmen" - ich habe keine Referenzen gesehen. Wo waren sie?
ein random walk mit mo=0 und variance=const ein stationärer Prozess ist?
ist ein Random Walk mit mo=0 und dispersion=const ein stationärer Prozess?
und die MO und Varianz von SB unabhängig von der Zeit konstant bleiben?
Sind diese SB-Merkmale zeitabhängig?
(Wenn Sie das Verfahren zur Überprüfung der Stationarität 500 Mal in einem Thread schreiben, ist es nutzlos).
und die MO und die Streuung von SB unabhängig von der Zeit konstant bleiben?
Sind diese SB-Merkmale zeitabhängig?
Nehmen wir an, die Klasse SB wirft eine Münze - Kopf=+1, Zahl=-1 und addiert die Ergebnisse der Wurfsequenz. Die Münze ist fair - Wahrscheinlichkeit von Kopf=Wahrscheinlichkeit von Zahl=0,5.
s.s. Es spielt keine Rolle. SB ist immer noch SB))
Sagen wir eine klassische SB, sagen wir einen Münzwurf - Kopf=+1, Zahl=-1 und addieren die Ergebnisse der Wurfsequenz. Die Münze ist fair - Wahrscheinlichkeit von Kopf=Wahrscheinlichkeit von Zahl=0,5
Es wurde eine klare und präzise Frage gestellt!
Beantworten Sie sie (nur ehrlich) und Sie brauchen meine Antwort nicht.
eine klare und eindeutige Frage gestellt wurde!
Beantworten Sie sie (nur ehrlich) und Sie brauchen meine Antwort nicht mehr.
Ich habe Ihnen ein bestimmtes, allen bekanntes Modell genannt. Sie wissen nicht, was ein Random Walk ist? Ist der klassische Random Walk ein stationärer Prozess?
Ich verwende die folgende Definition von Stationarität:
Eine Reihe ist schwach oder kovariant stationär, wenn der Mittelwert und die Autokovarianz der Reihe unabhängig von der Zeit sind.
Diese Definition ist allgemein anerkannt, wird von EViews verwendet und dementsprechend durch einen großen Satz an einsatzbereitem Code unterstützt.
Ich habe nicht die Absicht, diese Definition mit Passagieren zu diskutieren, die mo für eine deterministische Menge von Punkten berechnen.
Für qualifizierte Forumsmitglieder: Hier ist die Definition. Der Vorteil liegt auf der Hand: Es handelt sich um einen vorgefertigten Code, und man kann sich von der Diskussion über bestehende Unterschiede in der Auslegung dieses Begriffs distanzieren.
Ich habe Ihnen ein bestimmtes, allen bekanntes Modell genannt. Sie wissen nicht, was ein Random Walk ist? Ist der klassische Random Walk ein stationärer Prozess?
Graben Sie in Richtung Dispersion!
Übrigens habe ich Ihre Beiträge in einem anderen Thread in diesem Forum gelesen - clever! Auch dieses Beispiel ist dort zu finden.... Haben Sie das vergessen?
Doch zurück zum Thema.
Mein Gleichgewicht mit einer geraden Linie ausgleichen. Jetzt geht's los:
Blau ist das Gleichgewicht. Seine Statistik:
Wie man so schön sagt: "Nun, wow".
Wir dürfen nicht auf Stationarität testen, aber dennoch im Kampf um die Reinheit des Experiments.
Die Nullhypothese: Das Residuum ist nicht stationär (hat eine Einheitswurzel).
Länge in Lags: 0 (automatische Auswahl durch SIC, maxlag=20)
.................................................t-Statistik.....Prob.*
Dickey-Fuller erweiterte Teststatistik -1,763946 0,3986
Grob gesagt: Wahrscheinlichkeit, dass das Residuum nicht stationär ist = 39 %.
Genauer gesagt: Bei akzeptablen Niveaus ist es unmöglich, die Hypothese zurückzuweisen, dass das Residuum nicht stationär ist.
Die mittlere quadratische Abweichung beträgt 126 Pips!
Fazit: Der TS, der diese Bilanz erstellt hat, kann nicht verwendet werden. Seine Zukunft ist ungewiss. Die Wahrscheinlichkeit eines Ausrutschens von 126 Pips beträgt 67%.
Fazit: Die CU, die diesen Saldo erzeugt hat, kann nicht verwendet werden. Seine Zukunft ist ungewiss.