Diskussion zum Artikel "Nicht-stationäre Prozesse und unechte Regression"
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Neuer Artikel Nicht-stationäre Prozesse und unechte Regression:
Der Artikel zeigt, dass es zu Fehlregressionen kommt, wenn versucht wird, die Regressionsanalyse mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation auf nicht-stationäre Prozesse anzuwenden.
In diesem Artikel werde ich anhand von Monte-Carlo-Simulationen zeigen, wie es zu Fehlregressionen kommt, wenn die Annahme der Stationarität verletzt wird, und auch, wenn das Regressionsmodell im stationären Fall falsch spezifiziert ist. Dazu werde ich die statistische Standardbibliothek MQL5 verwenden, um Zufallszahlen zu erzeugen und kritische Werte der Normalverteilung und der Student'schen Verteilung zu berechnen, sowie die Grafikbibliothek, um die erhaltenen Ergebnisse darzustellen. Die Berechnung des Regressionsmodells wird durch die Verwendung von Methoden der Matrixalgebra stark vereinfacht.
Autor: Evgeniy Chernish