Économétrie : parlons du bilan de l'UC. - page 10
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qu'est-ce que cela signifie d'être stationnaire ? Comment est-il défini ?
Eh bien, nous y voilà - je dois répéter le programme d'études de la première année...... Et je pensais que tous les détenteurs de "connaissances secrètes" connaissaient le programme scolaire - mais vous ne pouvez pas découper une série assez longue en morceaux et comparer le MO et la variance ? Trop compliqué ?
hooper à donner ?
Que signifie "stationnaire" ? Comment est-il défini ?
La définition la plus simple : mo = constant, variance = constant.
Défini par le test de la racine unitaire, dont il existe de nombreux exemples.
C'est compliqué ? Au lieu des symboles "tendance", j'ai écrit "HP".
Mais il y a des considérations plus sérieuses. La formule de lissage analytique en ligne droite (plus précise que la détraction) dépend beaucoup de la taille de l'échantillon. Prenons l'échantillon EURUSD depuis 2000. Isolons la tendance comme une ligne droite. presque une ligne droite horizontale, mais avec des déviations d'environ 2500 pips ! C'est exactement ce que la machine écrit - la température moyenne de l'hôpital. Mais si nous prenons n'importe quel filtre, nous obtiendrons une variance de plusieurs dizaines de pips. Puisque nous ne traitons pas sur des intervalles de temps de 10 ans, nous pouvons nous contenter d'une ligne droite lors du lissage de 50 à 100 observations. Mais certaines estimations nécessitent davantage d'observations. J'applique toujours un filtre pour éviter d'entrer dans les détails. C'est une considération purement pratique.
Il est donc compréhensible, de déstrider la série initiale, mais pour les actions, il est souhaitable que la tendance soit dans une seule direction et plus ou moins constante.
La définition la plus simple : mo = constant, variance = constant.
Déterminé par le test de racine unitaire, dont il existe de nombreux exemples.
Eh bien, nous y voilà - il faut répéter le programme de la première année...... Et moi qui pensais que tous les porteurs de "connaissances secrètes" connaissaient le programme scolaire - mais vous ne pouvez pas découper une série assez longue en morceaux et comparer Mo et variance ? Trop compliqué ?
hooper à donner ?
Eh bien, avec mo=constant et variance=constant, il est absolument clair ce que le modèle doit être et ce que la composante déterministe doit être. C'est-à-dire une tendance linéaire.
Eh bien, avec mo=constant et variance=constant, il est absolument clair ce que le modèle doit être et ce que la composante déterministe doit être. C'est-à-dire une tendance linéaire.
Eh bien, en fait, la stationnarité - Mo et la variance ne sont pas des constantes, mais devraient bien sûr flotter, mais pas au-delà de certaines limites...........
Eh bien, en fait, la stationnarité - MO et la dispersion ne sont pas des constantes, et devraient, bien sûr, flotter, mais pas au-delà de certaines limites...........
C'est ce que j'ai répondu à l'automate ci-dessus.
Donc, vous écrivez :
"Un modèle sans normalité sera correct et adéquat avec une certaine précision si la série est stationnaire. "
Si la série est stationnaire, alors en soustrayant la tendance (mo), le résidu sera normal. C'est-à-dire que l'analyse résiduelle est l'évaluation de la robustesse ou de la stationnarité de la distribution (ce qui est en fait la même chose).
P.S. Les premières différences sont stationnaires et la série d'actions elle-même a une racine unitaire.
Eh bien, donnez-moi un exemple d'une "bonne" selon votre point de vue, où les résidus ne sont pas normalement distribués.
Tracez une ligne de tendance avec une pente ascendante. Superposez maintenant les différentes composantes du bruit avec différentes distributions -- uniforme, normale, binomiale, Cauchy, géométrique, logistique, Poisson, Weibull, ...... (continuer ?)
Maintenant, réfléchissez : est-ce que le type de distribution résiduelle détermine la composante de la tendance ?
Tracez une ligne de tendance avec une pente ascendante. Superposez maintenant les différentes composantes du bruit avec différentes distributions -- uniforme, normale, binomiale, Cauchy, géométrique, logistique, Poisson, Weibull, ...... (continuer ?)
Maintenant, réfléchissez : est-ce que le type de distribution résiduelle détermine la composante de la tendance ?
Non, ça ne l'est pas. Mais si les déviations de cette merveilleuse tendance vous font découvrir Kolyan... Nous ne voulons pas le rencontrer ici. C'est de ça qu'il s'agit.
Tracez une ligne de tendance avec une pente ascendante. Superposez maintenant les différentes composantes du bruit avec différentes distributions : uniforme, normale, binomiale, Cauchy, géométrique, logistique, Poisson, Weibull, ...... (continuer ?)
Maintenant, réfléchissez-y : est-ce que le type de distribution résiduelle détermine la composante de la tendance ?
Merde, c'est ce dont je parlais. Mais je n'échangerais pas cette merde avec la distribution de Cauchy, car la variance et le mo sont indéfinis ;) La composante de tendance en dépend et ce n'est pas le but. Il s'agit d'identifier la composante de la tendance et de lui faire confiance.
Tracez une ligne de tendance avec une pente ascendante. Superposez maintenant les différentes composantes du bruit avec différentes distributions -- uniforme, normale, binomiale, Cauchy, géométrique, logistique, Poisson, Weibull, ...... (continuer ?)