Économétrie : une prévision d'avance - page 96
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
La même chose que ce que fait le topicstarter, mais cela n'a rien à voir avec l'ergodicité en particulier. Et ce n'est clairement pas suffisant.
C'est tout, je n'ai plus de questions à vous poser.
faa1947, pourquoi êtes-vous si attaché à cet EViews ? On prie presque pour ça... Et vous le présentez comme quelque chose de parfait et digne d'une émulation inconditionnelle. C'est comme un guide d'action... Je ne comprends pas... Est-ce la fin de vos connaissances ? Puis-je suggérer de la littérature ?
Au fait, vous n'avez toujours pas répondu à ma question : quels principes théoriques de la méthode de l'espace d'état ne sont pas clairs pour vous ? En effet, pour pouvoir expliquer de manière compréhensible, je dois déterminer d'où partent les difficultés et ce qu'il suffit de mentionner en passant.
C'est ce que fait le topicstarter, mais il n'y a pas de pertinence particulière pour l'ergodicité. Et c'est clairement insuffisant.
C'est tout, je n'ai plus de questions à vous poser.
L'essence de mes déclarations ne consiste pas à savoir si le topikaster fait quelque chose de bien ou de mal. Il s'agit de l'applicabilité des méthodes de statistiques matricielles aux séries non stationnaires et nonergodiques en général.
Et ces séries chronologiques économiques sont non stationnaires et non ergodiques. Et quel que soit le paquet de traitement de données que vous utilisez, il est inutile.
Des méthodes adaptatives, peut-être, mais l'application que j'ai vue n'a pas donné de résultats tangibles.
Il existe des tentatives d'application de méthodes adaptées aux séries non stationnaires = réseaux neuronaux + circuits à logique floue. Il y a eu des exemples de telles applications pour les marchés des matières premières.
Les statistiques peuvent également être appliquées à ces rangs économiques, mais à bon escient.
Tout ce que j'ai dit, c'est que vous suggérez de faire la même chose que le topicstarter. Mais même la FAA a admis que ce n'était pas suffisant.
Et le nom que nous leur donnons - adaptatif ou non - n'a aucune importance. Dans tous les cas, les statistiques doivent rester la base. Les méthodes statistiques, d'ailleurs, ne doivent pas nécessairement être classiques. Il peut également s'agir de quelque chose de nouveau - par exemple, une approche bayésienne.
A propos de quoi ?
Mathemat:
А поконкретнее, Олег? Что нового в сравнении с топикстартером сообщил Demi?
Je suis un peu mal à l'aise, je dois répondre à cette question:
1. L'économétrie est une façon d'appliquer des méthodes statistiques aux prévisions économiques. Il n'existe pas de méthodes "propriétaires" ou "originales".
2. les séries étudiées sont non-ergodiques et non-stationnaires et pour ce type de séries, l'écrasante majorité des méthodes de statistiques mathématiques sont inacceptables.
3. ces séries peuvent être transformées et violées mais elles resteront non stationnaires et nonergodiques.
4. vous pouvez séparer la composante enfant et le bruit, puis retirer une composante du bruit et du bruit plus bruyant, transformer le bruit, puis le molester, le saouler, lui couper les bras et les jambes et le brûler - la série reste malgré tout non stationnaire et non ergodique.
Conclusion: si une série est non-stationnaire et non-ergodique, alors à n'importe quel segment de la série on peut obtenir ses caractéristiques et régularités statistiques, qui changeront entièrement et de façon inattendue dans une courte période de temps, annulant ainsi complètement les caractéristiques de prévision des régularités trouvées.
Note: il n'y a absolument rien de nouveau dans ce que j'ai écrit. On peut lire tout cela sous une forme plus complète et moins bâclée dans de nombreux manuels et monographies.
Dans l'ensemble, je ne suis pas d'accord. A partir du point 2. Les séries elles-mêmes, oui, elles le sont, mais certaines de leurs transformations peuvent s'avérer telles.
D'autre part, les séries de rendements d'un processus de Wiener régulier avec des incréments indépendants et des incréments gaussiens sont à la fois stationnaires et ergodiques. Néanmoins, cela ne nous aide pas à travailler sur le processus lui-même et à en tirer des retours réguliers.
En bref, c'est toujours une embuscade (ce n'est pas de la panique, je me suis habitué aux embuscades il y a longtemps).
Le plus important est de trouver des déviations spécifiques de la martingalité et c'est ce que vous devez utiliser. Mais alors nous ne pouvons pas nous passer d'un modèle significatif (avec du sens).
Les jeux avec des régressions sans signification n'ont aucun sens.