Econometría: previsión de un paso adelante - página 82
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¿Exactamente?
Topekstarter: Intenta tomar las primeras diferencias de tus series de precios, mezclarlas, integrarlas, estimar los parámetros del modelo propuesto y calcular su coeficiente de determinación.
¿Cuál es el objetivo?
Para integrar. ¿Para tomar la diferencia?
El modelo no funciona para las diferencias. Puedes ver eso en la tabla de arriba. Tienes un R-cuadrado negativo allí
¿Cuál es el objetivo?
En realidad, ésta es la forma más sencilla de comprobar si tu modelo funciona realmente. Si hay un R^2 mucho menor en la serie integrada de incrementos de precios mixtos, entonces realmente hay algo en su modelo.
Para integrar. ¿Para tomar la diferencia?
El modelo no funciona para las diferencias. Puedes verlo en la tabla de arriba. Tienes un R-cuadrado negativo allí
Lee con atención. No he sugerido que se aplique a las diferencias.
En realidad, ésta es la forma más sencilla de comprobar si tu modelo funciona realmente. Si hay un R^2 mucho menor en la serie integrada de incrementos de precios mixtos, entonces realmente hay algo en su modelo.
¿Qué son los incrementos y qué son los intermedios? si puede dar un ejemplo. ¿Es relevante para el bootstrap?
Los incrementos son retornos.
returns(0) = Close[0]-Close[1] en MT4.
Integrado es el acumulado. Si conocemos el precio inicial de la barra 10 y los retornos desde esa barra en adelante hasta cero, podemos encontrar fácilmente el precio en cero sumando todos los retornos y añadiendo el precio de la barra 10. Aquí suma = integración.
No creo que un econometrista no sepa lo que son los incrementos.
Bootstrap es diferente, y tiene que ver con los nuevos métodos estadísticos con convergencia acelerada a las distribuciones marginales.
Los incrementos son retornos.
returns(0) = Close[0]-Close[1] en MT4.
Integrado es el acumulado. Si conocemos el precio inicial de la barra 10 y los retornos desde esa barra en adelante hasta cero, podemos encontrar fácilmente el precio en cero sumando todos los retornos y añadiendo el precio de la barra 10. Aquí suma = integración.
No creo que un econometrista no sepa lo que son los incrementos.
Bootstrap es algo totalmente distinto, y tiene que ver con los nuevos métodos estadísticos con convergencia acelerada a las distribuciones marginales.
ARIMA = ARPSS(p,d,q) es una autoregresión de la media móvil integradora. d es el orden de magnitud de la diferencia, llamada cointegrada. La aclaración sigue siendo deseable .
La idea es nueva para mí y si la entiendo, definitivamente la probaré.
¿Qué es lo que se incrementa y lo que se reintegra? si puede dar un ejemplo.
Sea p[i], i=1...n un vector que contiene la serie temporal original (valores de los precios en algún periodo).
1. Calcular los incrementos de precio: r[i]=p[i+1]-p[i], i=1...(n-1)
2. Mezcla el vector de incrementos de precio y obtén: r2[i], i=1...(n-1)
3. Calcular la suma acumulada del vector r2: p2[1]=0; p2[i]=p2[i-1]+r2[i-1], i=2..n
Prueba el modelo con los datos obtenidos p2[].
Ejemplo numérico:
p={0,9379413 0,1411467 0,2540312 1,5440039 1,2363895} // algunas series de precios
r={-0,7967946 0,1128845 1,2899727 -0,3076144} // diferenciar
r2={-0,7967946 -0,3076144 0,1128845 1,2899727} // barajar
p2={0 -0,7967946 -1,1044090 -0,9915245 0,2984482} // integrar
¿Tienes idea de lo que estás escribiendo, colega?
Hace tiempo que no entiendo nada. Sólo llamo la atención sobre la terminología disponible, inventada para confundir al adversario de clase que no quiere leer libros.