Index de Hearst - page 44
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des paquets statistiques spécialisés, notamment le paquet d'analyse statistique R.
En tant qu'option de travail, je peux également recommander Stata. De plus, pour écrire un article, il est tout à fait normal d'apprendre TeX. Pour le reste, je suis tout à fait d'accord avec C-4.
Bonjour ! En général, l'idée était la suivante : calculer l'indicateur H, construire une fonction sur le prix du métal, puis imposer la variation du coût de production de ce métal et analyser la variation (le fameux profit que peut obtenir l'organisation). Analyser les facteurs qui sont influencés et ceux qui ne le sont pas par des facteurs externes.
Je, franchement, intuitivement comprendre que c'est peu comme quelque chose de valable, parce que, bien, il devrait être programmé, de telles compétences n'ont pas. Mais le directeur de ma thèse m'a fortement recommandé d'utiliser ce facteur dans les calculs. Il s'agit donc d'un non-sens : ..... au stade initial. ((((
Quelques mots encore, maintenant sur l'or.
Vous écrivez sur l'or en termes d'analyse fondamentale. De toute évidence, la relation la plus importante pour vous sera le rapport entre le prix de l'or et son coût. Mais cette relation reste à trouver et à prouver. Les marchés ne sont pas stationnaires, et si une relation est comprise comme une simple corrélation, cela ne suffit pas pour les séries de prix. Il existe également des tests de cointégration et de causalité, par exemple, dans ce domaine, mais les données doivent toujours être normales, ce qui n'est pas le cas des données sur les prix. Ainsi, une approche très innovante pour vous serait de développer d'abord un modèle non paramétrique pour trouver ces relations très non linéaires basées sur les statistiques fractales, puis de tester ce modèle sur la relation entre la production d'or et sa valeur. Il y a un vide total dans ce domaine en ce moment et il y a beaucoup à écrire. Nous pouvons partir de l'hypothèse simple que l'écart entre deux séries liées ne sera pas un bruit blanc, et si disons, deux séries persistantes, donnent un écart antipersistant, cela indiquerait qu'il y a une correction d'état mutuelle entre ces séries (l'écart tend vers zéro, tout en étant non stationnaire), et donc qu'il y a une relation entre les deux séries, bien que toute autre méthode montrera qu'il n'y a pas de relation, parce qu'il n'y a pas de stationnarité et pas de linéarité !
Les informations sur les couvertures des producteurs d'or constituent un autre élément de données que vous devriez examiner pour établir une corrélation. L'article contient beaucoup de données pour l'analyse fondamentale.
Je peux également recommander Stata comme option de travail. De plus, en réalité, pour le travail d'écriture, il est très casher d'apprendre TeX. Sinon, je suis tout à fait d'accord avec C-4.
Merci beaucoup ! !!!! En route pour l'exploration ! !! )))
Merci beaucoup ! !!!! En route pour l'exploration ! !! )))
Si vous décidez de vous lancer dans la R, - je peux vous recommander ce livre:
Pour être honnête, le livre est assez paumé, mais il est le seul de son genre, donc vous n'avez pas à choisir.
unique en son genre
A part ça, en russe.
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