Econometría: hablemos del balance de la CU. - página 9
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¿Por qué no podemos utilizar la derivada de beneficios debido a la variabilidad de la RI? MT es sólo la media del hospital... No se puede utilizar la IR como factor determinante para determinar la solidez de un sistema.
sí, se permite la variación de mo, y mo es la media del hospital. Pero si Mo varía dentro de un rango pequeño (es decir, la propia distribución de Mo es estadística:)), entonces la media del hospital será representativa y los residuos tendrán una distribución normal.
P.D. Yo mismo no utilizo la econometría y no analizo los balances. Utilizo índices de comerciantes más sencillos, y también utilizo el análisis visual de la renta variable.
Publicaré la respuesta como prometí anteriormente - necesitamos la normalidad de los residuos sólo para las estimaciones de intervalo fiables (para calcular la anchura del intervalo de confianza) - un procedimiento importante para los problemas aplicados. Pero si no se necesitan estimaciones de intervalo, podemos construir una regresión para cualquier distribución tanto del valor observado en la muestra como de los residuos.
Así que si los residuos se distribuyen normalmente, anormalmente, con colas gruesas, con colas finas, sin colas - todo igual..................................................
Una mezcla de cosas diferentes, y el propósito se pierde.
Los comerciantes no tenemos ningún propósito de evaluar la corrección de las estimaciones de intervalo. Es una herramienta auxiliar, necesaria para determinar la credibilidad de las cifras resultantes.
Si construimos la regresión y el residuo es normal - el análisis está completo y tenemos suerte con el TS.
Esto nunca ha ocurrido en mi corta práctica. El residuo no es normal y ni siquiera estacionario. Las cifras de la regresión no son de fiar. ¿Qué hacer ahora? Si se pone la palabra "equilibrio" en mis declaraciones, qué significa que los resultados de las pruebas no son de fiar. De eso se trata. Es el objetivo, no la corrección del modelo de regresión.
Sí, se permite la variabilidad del mo, y el mo es una media del hospital. Pero si Mo varía en un rango pequeño (es decir, la propia distribución de Mo es estable:)), entonces la media es indicativa y los residuos se distribuirán normalmente.
P.D. Yo mismo no utilizo la econometría y no analizo los balances. Utilizo índices de comerciantes más sencillos, y también utilizo el análisis visual de la renta variable.
no-no, usted utiliza métodos "secretos" que "no está contratado para describir aquí".
No, no, usted utiliza métodos "secretos" que "no está contratado para describir aquí".
Sí, son más simples que eso. ¿Celoso? :)
Una confusión de cosas diferentes y el objetivo se pierde.
Los comerciantes no tienen ningún propósito de evaluar la corrección de las estimaciones de los intervalos. Es una herramienta auxiliar, necesaria para determinar la credibilidad de las cifras obtenidas.
Si construimos la regresión y el residuo es normal, el análisis ha terminado y estamos contentos con el TS.
Esto nunca ha ocurrido en mi corta práctica. El residuo no es normal y ni siquiera estacionario. Las cifras de la regresión no son de fiar. ¿Qué hacer ahora? Si se pone la palabra "equilibrio" en mis declaraciones, qué significa que los resultados de las pruebas no son de fiar. De eso se trata. Es el objetivo, no la corrección del modelo de regresión.
Entonces no nos entendemos: la normalidad del residuo no es necesaria si no se necesitan estimaciones de intervalo. Un modelo sin normalidad de los residuos será correcto y adecuado con cierta precisión si la serie es estacionaria.
¿Por qué se necesita un modelo así? Previsión de beneficios: sí, si la serie es estacionaria. Aunque en al.ar hay un par de gráficos PAMM, en los que la curva de equilibrio crecía constantemente y luego caía rápidamente (colapso) - la clásica no estacionariedad.
Sí, con ellos y con los más simples. ¿Celoso? :)
Por supuesto. Me encantan todo tipo de adoradores del "conocimiento secreto" y de la "conspiración mundial".
Sí, se permite la variación de mo, y mo es la media del hospital. Pero si mo varía dentro de un rango pequeño (es decir, la propia distribución de mo es estadísticamente significativa:)), entonces la media del hospital será representativa y los residuos se distribuirán normalmente
P.D. Yo mismo no utilizo la econometría y no analizo los balances. Utilizo índices de comerciantes más sencillos, y también utilizo el análisis visual de la renta variable.
Los residuos no deben tener una distribución normal.
La distribución normal es una idealización.
Hace tiempo que observo una fascinación generalizada por esta idealización...
Entonces no nos entendemos: la normalidad del residuo no es necesaria si no se necesitan estimaciones de intervalo. Un modelo sin normalidad de los residuos será correcto y adecuado con cierta precisión si la serie es estacionaria.
¿Qué significa "inmóvil"? ¿Cómo se determina?
Los residuos no tienen por qué tener una distribución normal.
Una distribución normal es una idealización.
Hace tiempo que observo una fascinación generalizada por esta idealización...
Bien, dame un ejemplo de "buena" desde tu punto de vista en el que los residuos no se distribuyan normalmente
Entonces, si se supone que la rentabilidad de la ST es constante, es decir, mo=const, ¿por qué necesitamos una complicada desdiferencia en lugar de simplemente restar la tendencia lineal de la equidad? Es decir, modelo de tendencia y=kx donde k=mo, x-transacciones, y-capital
¿Cómo de complicado? En lugar de los símbolos de "tendencia" escribió "HP".
Pero hay consideraciones más serias. La fórmula analítica de suavización de la línea recta (más precisa que la detracción) depende en gran medida del tamaño de la muestra. Tomemos la muestra del EURUSD desde el año 2000. ¡Aislemos la tendencia como una línea recta. casi una línea recta horizontal, pero con desviaciones de unos 2500 pips! Esto es exactamente lo que escribe la máquina: la temperatura media del hospital. Pero si tomamos cualquier filtro obtendremos una varianza de decenas de pips. Dado que no operamos en intervalos de tiempo de 10 años, podemos hacerlo con una línea recta al suavizar 50-100 observaciones. Pero algunas estimaciones requieren más observaciones. Siempre aplico un filtro para no entrar en detalles. Una consideración puramente práctica.