Econometría: por qué es necesaria la cointegración - página 3
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Bien, más sobre este punto, por favor. ¿Dónde están las falsas correlaciones?
En el comercio, la cointegración es necesaria para construir carteras de instrumentos financieros, de forma que su valor sea un proceso estacionario. La estacionariedad en este caso es la constancia de la remuneración esperada y la dispersión. La cartera construida se vende, si su valor es significativamente mayor que la rentabilidad esperada, y se compra, si es significativamente menor. En el caso general, se consideran varios procesos del mismo orden de integración (no necesariamente el primero). Estos procesos se denominan cointegrados si existe una combinación lineal de ellos tal que su orden de integración es menor que el de los procesos originales. Por cierto, de la definición ya se deduce que los procesos en cuestión deben estar expresados en la misma moneda. Además, para que haya cointegración deben darse condiciones económicas previas: los tipos de cambio no tienen por qué estar cointegrados, pero los precios de las acciones, por ejemplo, sí pueden estarlo. La cointegración de los dos procesos se comprueba de forma elemental: se construye una regresión lineal por pares en la primera mitad de los datos, se comprueba la estacionariedad de los residuos de la regresión en la primera mitad de la muestra (prueba de Dickey-Fuller o cualquier otra prueba de raíz unitaria) y, a continuación, se calculan los errores de la misma regresión en la segunda mitad de los datos y se comprueba también la raíz unitaria de estos errores. Si ambas pruebas no muestran ninguna raíz unitaria, es probable que haya encontrado un par de procesos cointegrados (nadie garantiza que esta relación de cointegración se mantenga en el futuro). En el caso de las acciones, el ejemplo más conocido es el de Chevron frente a Exxon Mobil (CVX-XOM). El caso de muchas variables es más complicado. Estoy escribiendo desde mi teléfono, así que no entraré en detalles. Permítanme decir que vamos a discutir los modelos autorregresivos vectoriales, los modelos de corrección de errores vectoriales y la prueba de Johansen (VAR, VEC, prueba de Johansen). De nuevo, la prueba se realiza sobre la primera mitad de los datos y se comprueba sobre la segunda mitad. En el caso de las acciones, un posible requisito para la cointegración es, por ejemplo, que las empresas pertenezcan al mismo sector de la economía. Todo esto funciona, si no se hace a través del culo. Los procesos deben ser negociables (si ha encontrado cointegración con un índice, pero no se negocia en ningún sitio - su cointegración es inútil). Incluir una tendencia en el modelo es también un ejemplo de lo que no se debe hacer hasta que se entienda el método.
Si te fijas en la última imagen del principio del tema, se trata de un DF para comprobar la cointegración.
Para las carteras está más o menos claro, pero ahora tengo y puedo demostrar que tengo cointegración. ¿Y qué?
No estoy de acuerdo en que no pueda haber cointegración en el mercado de divisas. Para ser específicos conmigo, se tomó el índice del dólar y se comparó con el par eurodólar. Esto habla de la base económica de la existencia de cointegración entre estas series.
En términos más generales, el mercado de divisas es una entidad única, ya que la moneda sirve para el intercambio comercial entre diferentes países y está vinculada dentro de un sistema global.
La presencia de una tendencia. No ha aparecido así como así, sino que ha aparecido como resultado de hurgar. Si se lee sobre cointegración, la cuestión de la tendencia es fundamental.
He hecho una pregunta concreta, no una general.
En mi post escribí en términos generales.
La presencia de cointegración demuestra la presencia de correlación de forma ampliada, teniendo en cuenta la varianza a largo plazo.
No entiendo nada. Voy a leer lo que son las falsas correlaciones.
La cointegración de los dos procesos puede comprobarse de forma elemental: construya una regresión lineal por pares en la primera mitad de los datos, compruebe la estacionariedad de los residuos de la regresión en la primera mitad de la muestra (prueba de Dickey-Fuller o cualquier otra prueba de raíz unitaria) y, a continuación, calcule los errores de la misma regresión en la segunda mitad de los datos y compruebe también la raíz unitaria de estos errores. Si ambas pruebas no muestran ninguna raíz unitaria, es probable que haya encontrado un par de procesos cointegrados (nadie garantiza que esta relación de cointegración se mantenga en el futuro).
Así que el econometrista local tiene la mente muy pequeña, ya que prefiere ajustar y probar todo sobre los mismos datos y no volver a probar nada fuera de la muestra, es decir, sobre los delanteros, ya que para él esas pruebas son una felicidad innecesaria. Cree que los comerciantes inventaron las pruebas fuera de muestra a propósito para engañar a los econometristas descerebrados.
El econometrista local es muy pequeño, ya que prefiere ajustar y comprobar todo sobre los mismos datos y no volver a comprobar nada fuera de la muestra, es decir, a posteriori, ya que para él esa comprobación es una tontería innecesaria. Cree que los comerciantes inventaron las pruebas fuera de muestra a propósito para engañar a los econometristas descerebrados.