Statistiques de dépendance entre guillemets (théorie de l'information, corrélation et autres méthodes de sélection de caractéristiques) - page 14

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faa1947: На всех ученых советах, на которых я присутствовал в свое время подобное ваше выступление было бы последним навсегда.

Eh bien, je ne parle pas à un conseil académique ici. Mais, encore une fois, je vais essayer de trouver des arguments et de les présenter ici. D'un autre côté, la comparaison n'est pas si facile : il s'agit d'une méthode complètement différente. Vous devez donc chercher quelque chose de similaire dans les publications.

Pratiquement précieux. Et il parvient à traiter les processus aléatoires non stationnaires dont la distribution est inconnue.

Co-intégration ? ou différences multiples du processus original qui réussit à s'adapter à un test de Dickey-Fuller ?

 
HideYourRichess: A mon avis, même si elle est erronée, l'essence de la formule ne peut pas changer, ainsi que les conditions de son applicabilité, du fait qu'elle est écrite dans d'autres caractères.

Il existe la définition de l'entropie de Shannon, dans laquelle l'indépendance est obligatoire.

Il existe également une définition de l'information mutuelle, dans laquelle la définition de Shannon est appliquée de manière purement formelle, puisqu'on suppose toujours que des dépendances existent.

Si vous voulez creuser dans les profondeurs philosophiques et les contradictions de la définition de l'information mutuelle - je vous en prie, creusez. Je préférerais ne pas m'en préoccuper et me contenter d'utiliser la formule "américaine" avec des probabilités, sans me soucier de l'indépendance.

Un système plus complet ressemble à ceci : alphabet du marché <-> alphabet de la cotation -> alphabet du problème. Le topikstarter n'a considéré que la dernière paire, la citation est le problème.

Je ne sais pas quel est votre problème alphabet. J'ai un système composé d'une paire de barres séparées par la distance Lag. Un bar, dans le passé, est la source et l'autre est le récepteur. Les alphabets des deux sont identiques (en ce qui concerne les retours de barre, bien sûr).
 
Mathemat:

La co-intégration ou les différences de processus à sources multiples qui parviennent à s'adapter à un test de Dickey-Fuller réussi ?

Le DF n'a rien à voir avec cela - l'objectif est la prédiction. Nous recherchons une équation de régression, dont le résidu aurait un mo et une variance presque constants avec simultanément une erreur de prédiction minimale.
 
faa1947: On recherche une équation de régression, dont le résidu aurait un mo et une variance presque constants avec une erreur de prédiction minimale simultanée.

Tout le problème réside dans le terme "presque", comme d'habitude.

Et une erreur de prédiction est une erreur de prédiction du passé. Tant pis pour l'économétrie... Bien sûr, je suis un peu un convaincant.

P.S. Ne faites pas attention à moi. Juste une idée (éteignez le magnétophone, s'il vous plaît, ce n'est pas pour la presse) : dès que les calculs d'une quelconque "science" économétrique deviennent parfaits et automatisés, ils deviennent inutiles.

 
Mathemat:

Tout le problème réside dans le terme "presque", comme d'habitude.

Et une erreur de prédiction est une erreur de prédiction du passé. Tant pis pour l'économétrie... Bien sûr, je suis un peu un convaincant.

P.S. Ne faites pas attention à moi. Il y a juste cette pensée (éteignez le magnétophone, s'il vous plaît, ce n'est pas pour la presse) : une fois que les calculs d'une certaine "science" économétrique deviennent parfaits et automatisables, ils deviennent inutiles.


Le bureau l'a déjà écrit - purement en privé, à leurs tablettes.....
 
Mathemat:

Et une erreur de prédiction est une erreur de prédiction du passé.


Même la fiction s'appuie sur le passé.

Cela dépend de ce que nous retenons du passé. Si nous prenons l'analyse VR non stationnaire - alors c'est sans espoir et toutes sortes d'astuces dans les tests ne nous sauvent pas. Si nous parvenons à isoler et à formuler analytiquement des composants avec un résidu sous forme de bruit blanc, c'est une autre histoire. L'important est que des millions de personnes instruites ont suivi cette voie pendant des décennies, laissant aux nuls la chanson des Tchouktches appelée ANALYSE TECHNIQUE.

 

C'est ça, pour les nuls. Les nuls s'en tiennent toujours aux procédures établies et n'essaient jamais d'aller de travers.

Et la stationnarité est là pour une raison. Par exemple, si nous étudions une série stationnaire d'informations (même si la série initiale de cotations ou de rendements est non stationnaire), nous pouvons espérer obtenir de bons résultats qui fonctionnent dans le futur.

 
Mathemat:

C'est ça, pour les nuls. Les pigeons s'en tiennent toujours aux procédures établies et ne tentent jamais rien de travers.

Et la stationnarité est là pour une raison. Par exemple, si nous étudions une série stationnaire d'informations (même si la série initiale de cotations ou de rendements est non stationnaire), nous pouvons espérer obtenir de bons résultats qui fonctionnent dans le futur.

Bien sûr, si par stationnarité on entend mo et variance constants. Mais il y a un autre problème : nous devons être sûrs que les coefficients de régression sont également "presque" constants.
 
faa1947: Mais il y a un autre problème : il faut s'assurer que les coefficients de régression sont aussi "presque" constants.
Et quoi - l'économétrie donne-t-elle de telles garanties ?
 
Mathemat:
Et quoi - l'économétrie donne de telles garanties ?

Les gens qui ont EViews ne posent pas de telles questions, hee-hee
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