Économétrie : une prévision d'avance - page 55
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Ce n'est clairement pas ce que je voulais dire. Calculez-vous l'erreur de prédiction comme une RMS ?
Il n'y a pas de prévision elle-même et vous comptez tous ses erreurs, n'est-ce pas étrange ? Commençons par faire une prédiction, même si elle est erronée dans une certaine mesure, ou plutôt une équation ou une fonction pour faire une meilleure prédiction, puis dansons à partir de là.
L'auteur a déjà écrit plusieurs fois comment il obtient la valeur prédite et l'erreur.
il ne peut pas être une constante dans chaque métier. Et la pente du prix par rapport à la prévision (erreur) peut converger vers une certaine constante, si la distribution des erreurs est stationnaire.
Je peux vous présenter la version exel de l'indicateur pour que vous puissiez la vérifier selon votre méthodologie. J'ai exposé l'indicateur plusieurs fois, vous pouvez extraire du code les informations qui vous intéressent, notamment sur la fonction Gamma.
Il n'y a pas de prévision elle-même et vous comptez tous ses erreurs, n'est-ce pas étrange ? Commençons par faire une prédiction, même si elle est erronée dans une certaine mesure, ou plutôt une équation ou une fonction pour faire une meilleure prédiction, puis dansons à partir de là.
Une constante (presque une constante) est le but de la construction du modèle, si elle échoue, alors le modèle n'existe pas dans cette zone de quotient.
Ici, par exemple, nous décidons de faire le bullshit)))) et de prédire une marche aléatoire. On commence à zéro, on incrémente +1/-1 avec une probabilité de 0,5/0,5. La meilleure prédiction pour un nombre quelconque de pas est la position actuelle. Donc si nous avons zéro, nous avons 100 ou 1000 pas, alors notre meilleure prédiction est zéro. Mais comment l'erreur de cette prédiction change-t-elle ? L'erreur RMS augmente en proportion directe de la racine du nombre de pas. Erreur (RMS) pour 100 étapes = 50, mais pour 400 étapes, elle est de 100. C'est le cas s'il n'y a pas de réversion ou de tendance. S'il y a réversibilité, l'erreur croîtra plus lentement que la racine du nombre d'étapes. Si c'est une tendance, c'est le contraire
Par exemple, nous avons décidé de faire la connerie)))) et de prédire une marche aléatoire. On commence à zéro, on incrémente de +1/-1 avec des probabilités de 0,5/0,5. La meilleure prédiction pour tout nombre de pas est la position actuelle. Donc si nous avons zéro, nous avons 100 ou 1000 pas, alors notre meilleure prédiction est zéro. Mais comment l'erreur de cette prédiction change-t-elle ? L'erreur RMS augmente en proportion directe de la racine du nombre de pas. Erreur (RMS) pour 100 étapes = 50, mais pour 400 étapes, elle est de 100. C'est le cas s'il n'y a pas de réversion ou de tendance. S'il y a réversibilité, l'erreur croîtra plus lentement que la racine du nombre d'étapes. Si la tendance est à la mode, c'est l'inverse.
Pas intéressé par l'erreur de marche aléatoire (pas de démolition) - elle n'est pas prévisible et est un signe d'arrêt du processus de construction du modèle. C'est la fin de l'histoire par définition.
Je vous explique le point avec un exemple et vous dites "la prédiction n'est pas possible". La prédiction de tout est possible. Une autre question est de savoir si cette prédiction a un sens pratique. Dans le cas de Sb, du point de vue de la minimisation du skop (erreur), la meilleure prédiction sera la valeur actuelle de la série. Bien sûr, cela ne signifie pas que vous pouvez gagner de l'argent avec une prévision.
Je vous donne un exemple et vous dites "la prédiction n'est pas possible". Tout est possible. Une autre question est de savoir si cette prédiction a un sens pratique. Dans le cas de Sb, du point de vue de la minimisation du coût (erreur), la meilleure prédiction sera la valeur actuelle de la série. Bien sûr, cela ne veut pas dire que vous pouvez gagner de l'argent sur le cb.
Je parle de la méthodologie (que je n'ai pas inventée) de construction de modèles : le quotient initial non stationnaire doit être décomposé en composantes jusqu'à obtenir un résidu stationnaire. Cette exigence est bien comprise au niveau intuitif (ce qui est très important), car le résidu stationnaire peut être remplacé par une constante égale à n'importe laquelle des valeurs : moyenne, skew, dispersion, spread - tout et n'importe quoi est possible dans le cas de la stationnarité.
Ai-je contesté cela ?