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Ответь всё же на вопрос : "Какое распределение у процесса СБ?"Только оставь разность в покое.
¿Puedo responder a eso, FOXXXi? La lognormal está en la citada. Ése es el modelo teórico que subyace a la fórmula de valoración de las opciones. timbo puede confirmarlo ya que conoce la fórmula Black-Scholes.
Hace tiempo que se habla de la distinción de lognormalidad, pero es el modelo más sencillo.
Con SB, no lo sé.
A eso se le llama falsificación. La pregunta se refería a la divagación aleatoria y, sin querer, has pasado al proceso de reversión de la media, que, como dicen en Odessa, son dos grandes diferencias.
Del mismo lugar:
Un proceso autorregresivo de primer orden en r = 1 se denomina paseo aleatorio. Si m = 0 , entonces se trata deun paseo aleatorioen el sentido propio, mientras que cuando m ¹ 0 se trata de un paseo aleatorio con deriva.
Z.I. No iba a hacer ninguna falsificación. Pero si las definiciones difieren de las suyas, entonces proporcione enlaces a ellas
P.S. там и есть формула СБ Y t = m + r Y t–1 + e t, t = (–¥,...,0,1,...+¥) (предполагаем, что e t ~ IID(0,se2) — независимые одинаково распределенные случайные величины с нулевым мат. ожиданием и дисперсией se2).
P.S. смысл есть все же говорить о приращениях, т.к. автор сформулировал задачу именно через приращения
Miramos en el libro y vemos una figura.
Esto NO es vagar al azar, a menos que p sea igual a 1. El autor estipula enseguida que es menos de 1. Es decir, se trata de un proceso de reversión de la media, no de una SB.
Sólo tiene sentido hablar de lo que se sabe, y si no se sabe, callar o preguntar. La ignorancia no es un pecado, el pecado es la ignorancia militante.
Можно я отвечу, FOXXXi? Логнормальное. Такая теоретическая модель заложена в формуле оценки стоимости опциона.
¿Por qué lognormal? No estamos hablando (todavía) de precios, es decir, nuestra SB podría entrar fácilmente en territorio negativo. Por eso es simplemente normal.
Miramos en el libro y vemos una figura.
Esto NO es vagar al azar, a menos que p sea igual a 1. El autor estipula enseguida que es menos de 1. Es decir, se trata de un proceso de reversión de la media, no de una SB.
Sólo tiene sentido hablar de lo que se sabe, y si no se sabe, callar o preguntar. La ignorancia no es un pecado, el pecado es la ignorancia militante.
Sí a p=1 SB. ¿Y qué implica que el proceso sea estacionario? Escribí que no es estacionario. FOXXXi pidió una definición de SB allí. ¿Cuál es el problema? :)
Las primeras diferencias DY t de un proceso autorregresivo de primer orden con r =1 son simplemente errores e t, es decir, las primeras diferencias son estacionarias. Un proceso no estacionario cuyas primeras diferencias son estacionarias se llama proceso integrado de primer orden y se denota por I(1). Un proceso estacionario se denota por I(0). Si las k-e diferencias de un proceso aleatorio son estacionarias, entonces se llama proceso integrado de orden k y se denota I(k).
He escrito lo mismo de la segunda página varias veces
Es exactamente lo contrario. Es imposible predecir el comportamiento de un individuo en particular. Sin embargo, a nivel agregado, el comportamiento de una multitud de muchos individuos es mucho más fácil de predecir. La publicidad, la tecnología electoral, el marketing, etc. se basan en esto.
...Так что предсказать что либо невозможно, есть лишь доля вероятности на успех, но 100% нет.
Estoy completamente de acuerdo con la última frase, es una posibilidad y estamos negociando.
Estoy completamente de acuerdo con la última frase, es una probabilidad y un intercambio.
Почему логнормальное? Мы же не говорим (пока) о ценах, т.е. наше СБ легко может уйти в зону отрицательных величин. Потому просто нормальное.
Vale, bien, que sea normal si los valores pueden ser negativos.
¿Y de qué va a servir eso? En una primera aproximación, sigue siendo un proceso I(1).
P.D. Por cierto, ¿la lognormal tiene qué colas, gruesas?
Sí, ya veo, en primera aproximación es algo así como un grado con un exponente modulo negativo lentamente creciente.
¡¡¡PERO!!!
La cosa es que la multitud está siendo controlada. Las acciones de estos "gestores eficaces" son mucho más difíciles de calcular. Si es que se pueden calcular mal. En este caso, los "gestores eficaces" no son individuos concretos, sino una categoría de factores (en la que no se excluyen los individuos concretos, por supuesto).
De ahí la inestabilidad.
Tal es el caso.