Econométrie : pourquoi la co-intégration est nécessaire - page 3
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OK, plus sur ce point, s'il vous plaît. Où sont les fausses corrélations ?
Dans le commerce, la cointégration est nécessaire pour construire des portefeuilles d'instruments financiers - de sorte que leur valeur soit un processus stationnaire. Dans ce cas, la stationnarité est la constance du gain attendu et de la dispersion. Le portefeuille construit est vendu, si sa valeur est significativement supérieure au gain attendu, et acheté, si elle est significativement inférieure. Les bandes de Bollinger peuvent être utilisées pour déterminer les seuils. Dans le cas général, plusieurs processus du même ordre d'intégration (pas nécessairement le premier) sont considérés. Ces processus sont dits cointégrés s'il existe une combinaison linéaire de ceux-ci telle que son ordre d'intégration est inférieur à celui des processus originaux. D'ailleurs, il découle déjà de la définition que les processus en question doivent être exprimés dans la même monnaie. En outre, pour qu'il y ait cointégration, il doit y avoir des conditions économiques préalables - les taux de change n'ont aucune raison d'être cointégrés, mais les cours des actions, par exemple, peuvent l'être. La co-intégration des deux processus est vérifiée de manière élémentaire - nous construisons une régression linéaire par paire sur la première moitié des données, nous vérifions la stationnarité des résidus de la régression sur la première moitié de l'échantillon (test de Dickey-Fuller ou tout autre test de racine unitaire), puis nous calculons les erreurs de la même régression sur la seconde moitié des données et vérifions également ces erreurs pour la racine unitaire. Si les deux tests ne montrent pas de racine unitaire, vous avez probablement trouvé une paire de processus cointégrés (personne ne garantit que cette relation de cointégration se maintiendra dans le futur). Pour les actions, l'exemple le plus connu est celui de Chevron contre Exxon Mobil (CVX-XOM). Le cas de nombreuses variables est plus compliqué. J'écris depuis mon téléphone, donc je ne vais pas entrer dans les détails. Permettez-moi de dire que nous allons discuter des modèles vectoriels autorégressifs, des modèles vectoriels à correction d'erreurs et du test de Johansen (VAR, VEC, test de Johansen). Encore une fois - le test est effectué sur la première moitié des données, et testé sur la seconde moitié. Pour les actions, une condition préalable possible à la cointégration est, par exemple, que les entreprises appartiennent au même secteur de l'économie. Tout cela fonctionne, si ce n'est par l'ass. Les processus doivent être négociables (si vous avez trouvé une cointégration avec un indice, mais que celui-ci n'est négocié nulle part - votre cointégration est inutile). L'inclusion d'une tendance dans le modèle est également un exemple de ce qu'il ne faut pas faire avant de comprendre la méthode.
Si vous regardez la dernière image au début du sujet, il s'agit d'un DF pour vérifier la cointégration.
Pour les portefeuilles, c'est plus ou moins clair, mais maintenant j'ai et je peux prouver que j'ai une cointégration. Et alors ?
Je ne suis pas d'accord pour dire qu'il ne peut pas y avoir de cointégration dans le forex. Pour être précis avec moi, l'indice du dollar a été pris et comparé à la paire eurodollar. Cela témoigne de la base économique de l'existence de la cointégration entre ces séries.
Plus largement, le marché des changes en est un, car la monnaie sert aux échanges commerciaux entre différents pays et est liée à un système mondial.
La présence d'une tendance. Il n'est pas seulement apparu, il est apparu à force de fouiller. Si vous vous documentez sur la cointégration, la question de la tendance est fondamentale.
J'ai posé une question spécifique, pas une question générale.
Dans mon post, j'ai écrit en termes généraux.
La présence de la cointégration prouve la présence de la corrélation sous une forme étendue, en tenant compte de la variance à long terme.
Je ne comprends rien. Je vais lire ce que sont les fausses corrélations.
La cointégration des deux processus peut être vérifiée de manière élémentaire - construire une régression linéaire par paire sur la première moitié des données, vérifier la stationnarité des résidus de la régression sur la première moitié de l'échantillon (test de Dickey-Fuller ou tout autre test de racine unitaire), puis calculer les erreurs de la même régression sur la seconde moitié des données et vérifier également ces erreurs pour la racine unitaire. Si les deux tests ne montrent pas de racine unitaire, vous avez probablement trouvé une paire de processus cointégrés (personne ne garantit que cette relation de cointégration se maintiendra dans le futur).
L'économètre local est donc très étroit d'esprit, car il préfère tout ajuster et tester sur les mêmes données et ne pas retester quoi que ce soit en dehors de l'échantillon, c'est-à-dire sur les attaquants, car pour lui ces tests sont un bonheur inutile. Il pense que les traders ont inventé exprès les tests hors échantillon afin de tromper les économètres sans cervelle.
L'économètre local est très étroit d'esprit, car il préfère tout ajuster et vérifier sur les mêmes données et ne pas revérifier quoi que ce soit en dehors de l'échantillon, c'est-à-dire sur les forwards, car pour lui une telle vérification est une absurdité inutile. Il pense que les traders ont inventé exprès les tests hors échantillon afin de tromper les économètres sans cervelle.