Una correlación muestral nula no significa necesariamente que no exista una relación lineal - página 50

 
C-4:

Para empezar, sería bueno saber cómo funciona.


A eso me refiero, a empezar, a escarbar, a masticar, a entender cómo intenta hacerlo.
 

Permítame presentarme: Estadística Matemática, especialidad:Econometría.

La matestadística, y su aplicación a la econometría de la economía, tiene una miríada de diferentes tipos de pruebas, modelos ..... Cada uno de ellos es tan inútil como una llave inglesa sin una tuerca. La utilidad sólo puede entenderse en el marco de algún objetivo para el que se construye el modelo.

La discusión aquí es sobre el QUÉ y cuál es el MODELO de ese QUÉ. Puede que Granger no sea necesario.

Una cosa tengo clara: en este foro sólo debemos hablar de predicción, mientras que el análisis es una herramienta auxiliar para construir y probar un modelo de predicción.

Entonces, ¿previsión de qué? ¿valor del precio?, ¿incremento del precio? ¿o algo más? Si no se define esto, veremos un conjunto de herramientas econométricas inútiles y seguramente las interpretaremos mal y tendremos opiniones diferentes e inútiles.

 
EconModel:

Permítame presentarme: Estadística Matemática, especialidad: Econometría.

...


Es un placer.

Ahora vayamos al grano: descríbanos la esencia de la prueba de Granger. No hay nadie a quien preguntar. Además, si pudiera decir unas palabras sobre la entropía de transferencia.

 
EconModel:

Permítame presentarme: Estadística Matemática, especialidad: Econometría.

La matestadística, y su aplicación a la econometría de la economía, tiene una miríada de diferentes tipos de pruebas, modelos ..... Cada uno de ellos es tan inútil como una llave inglesa sin una tuerca. La utilidad sólo puede entenderse en el marco de algún objetivo para el que se construye el modelo.

La discusión aquí es sobre el QUÉ y cuál es el MODELO de ese QUÉ. Puede que Granger no sea necesario.

Una cosa tengo clara: en este foro sólo debemos hablar de predicción, mientras que el análisis es una herramienta auxiliar para construir y probar un modelo de predicción.

Entonces, ¿previsión de qué? ¿valor del precio?, ¿incremento del precio? ¿o algo más? Si no se define esto, veremos un conjunto de herramientas econométricas inútiles y seguramente las interpretaremos mal y tendremos opiniones diferentes e inútiles.


Por cierto, mientras filosofamos sobre qué es un método, qué es un modelo, dónde I(1) y dónde I(0), estoy remachando otro sistema de trading basado en este tema:

Quiero decir que tal vez deberíamos dejar de discutir el final del palo y el principio, y simplemente coger el palo por algún extremo y empezar a ganar dinero con él.

 

Me alegro de que esté contento, pero creo que me ha sobrevalorado.
Intentaré exponer lo que me queda en la cabeza después de los exámenes.

No recuerdo nada sobre la entropía de transferencia.

Sobre Granger.

Existen tres nociones algo similares: correlación, cointegración y prueba de Granger.

La correlación es una constante. Si cada muestra de dos SV para la que se calcula la correlación es estadísticamente igual a otras muestras de la población general de estos SV, entonces podemos decir que los dos SV son dependientes. Más concretamente, su comportamiento es similar. Esto es válido para los SV con distribución normal.

Si los SV no son normales, se aplica la cointegración, cuando la característica de la dependencia mutua de dos SV no es un número, sino una serie con determinadas propiedades.

Granger permite calcular la dirección de la dependencia según el principio de "el huevo o la gallina primero". Otra propiedad de la dependencia.

Esto es lo que entiendo por los dedos. Pero esto es una primera aproximación. Una vez más. Hay que tenerlo todo en cuenta, empezando por la descripción de la serie temporal original, y luego el modelo, y después puede llegar a los conceptos enumerados.

 
C-4:


Por cierto, mientras filosofamos sobre qué es un método, qué es un modelo, dónde I(1) y dónde I(0), estoy remachando otro sistema de trading basado en este tema:

Quiero decir, ¿podemos dejar de discutir dónde acaba el palo y dónde empieza, y coger el palo al menos por algún extremo y empezar a ganar dinero con él?

El problema no es hacer pasta, sino entender que mañana será igual. Bueno, con cierta precisión.
 
EconModel:
El problema no estriba en poner la pasta, sino en entender que esto será así mañana. Bueno, con cierta precisión.

¿Y si entiendo exactamente cómo funciona mi sistema? Puedo medir con precisión este factor, ¿de qué más tengo que alegrarme?
 
C-4:

Ahora, para ir al grano: por favor, describa para nosotros la esencia de la prueba de Granger


Es muy sencillo. Se estima una autorregresión sobre una serie, a la que se añaden valores tomados en diferentes rezagos de otra variable. A continuación, se comprueba si el segundo modelo funciona mejor que el primero. Si es así, existe una relación causal. Del mismo modo, la autoregresión se comprueba en la segunda fila con la inclusión de los valores de retardo de la primera fila. Sucede que la relación causal es en ambas direcciones. Significa que las filas están simplemente correlacionadas.

Para la entropía de transferencia, lea los enlaces desde aquí:

http://stats.stackexchange.com/questions/12573/calculating-the-transfer-entropy-in-r

 
C-4:
De acuerdo, pero ¿qué pasa si entiendo exactamente en qué consiste mi sistema? Puedo medir con precisión este factor, ¿qué más necesito para estar contento?

No sé cómo demostrar que el día de mañana será como en la historia. Me encantaría aprender de ti, si me das la oportunidad.
 
alsu: Cuál es el sentido de estas construcciones, QC caracteriza la relación de dos variables aleatorias en un momento dado en el tiempo, no durante un intervalo. Esto último sólo es cierto si los dos procesos que se comparan son a) estacionarios b) ergódicos, lo cual no es en absoluto el caso de las funciones dadas, por lo que el QC de la muestra como estimación del QC verdadero no tiene ningún sentido para ellos. En otras palabras, primero hay que demostrar (o al menos suponer razonablemente) la estacionariedad y la ergodicidad, y sólo entonces sustituir la serie en la fórmula.
... Si para ti lo principal es sustituir números en la fórmula y obtener un número, la estacionariedad y la ergodicidad no son importantes.

La propiedad de ergodicidad nos permite estimar la función de correlación para la población general a partir de una muestra de la población general. Si esta propiedad no se cumple, el número obtenido por la fórmula puede ser desechado.

Ayuda a la comprensión. Lo que resulta. Resultaque la aparente correlación positiva entre Bid y Ask de cualquier símbolo es una ficción. ¿Y la correlación negativa entre las cotizaciones directas e inversas también es algo que se puede dejar de lado, porque no tiene ni estacionariedad ni ergodicidad?