Matstat Econometria Matan - pagina 21

 
Aleksey Nikolayev:


4) La prossima volta descriverò come si ottiene il metodo di minimizzazione della somma dei moduli invece di MNC)

Consideriamo un modello di regressione lineare xi = a + b*i + ei nel tempo i=1, 2, ..., n, dove gli errori ei sono rumore bianco con una distribuzione di Laplace. La densità di errore allora è p(x,c)=0.5*c*exp(-c*|x|), log(p(x,c))=log(0.5)+log(c)-c*|x|

La funzione di verosimiglianza per il rumore sarà L=p(d1,c)*p(d2,c)*...*p(dn,c), dove di=xi-a-b*i è il residuo del modello. Il logaritmo della funzione di verosimiglianza LL=n*log(0,5)+n*log(c)-c*S, dove S=|d1|+|d2|+...+|dn|. S non dipende dal parametro c, quindi il problema di massimizzare LL è risolto in due passi

1) Minimizzare S (perché c>0) per a e b

2) massimizzando LL dal parametro c, ad un valore trovato di S.

Il secondo punto si risolve facilmente (come per la distribuzione esponenziale ) c=n/S

C'è un problema con il primo punto, perché a differenza del MNA questo problema non può essere risolto analiticamente (sulla carta) e può essere risolto solo con metodi numerici approssimativi al computer.

 
Mi chiedo cosa succede se gli errori ei sono rumore bianco con la distribuzione di Alexei Nikolaev.
 
Алексей Тарабанов:
Mi chiedo cosa succede se gli errori ei sono rumore bianco con la distribuzione di Alexei Nikolaev.

L'invidia bianca di Petrosian.

 
Aleksey Nikolayev:

L'invidia bianca di Petrosian.

Sarà geloso di me quando scoprirà che dico sul serio.

 
Алексей Тарабанов:

Mi invidierebbe se sapesse che faccio sul serio.

Smettere di bere.

 
Aleksey Nikolayev:

Rinunciare all'alcol.

Non rilevante.

 
Алексей Тарабанов:
Mi chiedo cosa succede se gli errori ei sono rumore bianco con la distribuzione di Alexei Nikolaev.

Ecco il grafico del giorno in cui c'è stato un picco.

jd

jpD

 

Questo è il grafico del giorno dopo.

e

nxD

 
Aleksey Nikolayev:
Alexei, come misureresti l'ampiezza dello spread nel trading dei doppi? Supponendo una relazione lineare tra le gambe.
 
secret:
Alexey, come misureresti la quantità di varianza nel pair trading? Supponendo una relazione lineare tra le gambe.

Questa domanda non è esplorata all'interno del fresco ibrido di cibernetica e matematica? )

Solo un rapido sguardo a come i parametri (coefficienti e varianza dei residui) di questa relazione molto lineare cambiano nel tempo. Probabilmente, si può parlare del fatto dello scorrimento solo se la correlazione e la varianza sono approssimativamente costanti, e lo spostamento fluttua dolcemente intorno a qualche valore medio proprio. Di conseguenza, si può tentare di utilizzare i parametri di questa fluttuazione per costruire una TC)