Econometría: hablemos del balance de la CU. - página 10
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¿qué significa estar parado? ¿Cómo se define?
bueno, aquí vamos - tengo que repetir el currículo del primer año...... Y yo que creía que todos los portadores de "conocimientos secretos" conocían el currículo escolar -¿pero no se puede trocear una serie suficientemente larga y comparar el modus operandi y la varianza? ¿Demasiado complicado?
¿Hooper para dar?
¿qué significa estacionario? ¿Cómo se define?
La definición más sencilla: mo = constante, varianza = constante.
Definido por la prueba de raíz unitaria, de la que hay muchas.
¿Cómo de complicado? En lugar de los símbolos "tendencia" he escrito "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.
por lo que es comprensible, restarle importancia a la serie inicial, pero para la equidad es deseable que la tendencia sea en una sola dirección y más o menos constante.
La definición más sencilla: mo = constante, varianza = constante.
Determinado por la prueba de raíz unitaria, de la que hay muchas.
bueno, aquí vamos - hay que repetir el programa de estudios del primer año...... Y yo que pensaba que todos los portadores de "conocimientos secretos" conocían el currículo escolar, pero no se puede trocear una serie suficientemente larga y comparar Mo y varianza... ¿Demasiado complicado?
¿Hooper para dar?
Bien, con mo=constante y varianza=constante está absolutamente claro cuál debe ser el modelo y cuál debe ser el componente determinista. Es decir, una tendencia lineal.
Bien, con mo=constante y varianza=constante está absolutamente claro cuál debe ser el modelo y cuál debe ser el componente determinista. Es decir, una tendencia lineal.
Bueno, de hecho, la estacionariedad - Mo y la varianza no son constantes, sino que por supuesto deben flotar, pero no más allá de ciertos límites..........
Bueno, de hecho, la estacionariedad - MO y la dispersión no son constantes, y deberían, por supuesto, flotar, pero no más allá de ciertos límites..........
Pues eso es lo que le he contestado al autómata de arriba.
Así que, escribe:
"Un modelo sin normalidad será correcto y adecuado con cierta precisión si la serie es estacionaria. "
Si la serie es estacionaria, al restar la tendencia (mo), el residuo será normal. Es decir, el análisis residual es la evaluación de la robustez o estacionariedad de la distribución (que en realidad es lo mismo).
P.D. las primeras diferencias son estacionarias y la propia serie de acciones tiene una raíz unitaria
Bien, dame un ejemplo de una "buena" desde tu punto de vista, donde los residuos no se distribuyen normalmente
Dibuja una línea de tendencia con pendiente ascendente. Ahora superponga los diferentes componentes del ruido con diferentes distribuciones -- uniforme, normal, binomial, Cauchy, geométrica, logística, Poisson, Weibull, ..... (¿continuar?)
Ahora piense: ¿el tipo de distribución residual determina el componente de la tendencia?
Dibuja una línea de tendencia con pendiente ascendente. Ahora superponga los diferentes componentes del ruido con diferentes distribuciones -- uniforme, normal, binomial, Cauchy, geométrica, logística, Poisson, Weibull, ..... (¿continuar?)
Ahora piense: ¿el tipo de distribución residual determina el componente de la tendencia?
No, no es así. Pero si las desviaciones de esta maravillosa tendencia te introducen en kolyan... No queremos encontrarnos con él aquí. De eso se trata.
Dibuja una línea de tendencia con pendiente ascendente. Ahora superponga los diferentes componentes del ruido con diferentes distribuciones -- uniforme, normal, binomial, Cauchy, geométrica, logística, Poisson, Weibull, ..... (¿continuar?)
Ahora piense: ¿el tipo de distribución residual determina el componente de la tendencia?
Mierda, a eso me refería. Pero yo no cambiaría esta mierda por la distribución Cauchy, porque la varianza y el mo son indefinidos ;) El componente de la tendencia depende de ello y no es la cuestión. Se trata de identificar el componente de la tendencia y confiar en él.
Dibuja una línea de tendencia con pendiente ascendente. Ahora superponga los diferentes componentes del ruido con diferentes distribuciones -- uniforme, normal, binomial, Cauchy, geométrica, logística, Poisson, Weibull, ..... (¿continuar?)