Previsione di mercato basata su indicatori macroeconomici - pagina 38
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Grazie. Farò qualche lettura.
La parte più difficile della creazione di modelli economici è la trasformazione dei dati di input. Se si guardano gli indicatori economici (ce ne sono circa 10.000), differiscono l'uno dall'altro in molti modi. Alcune crescono in modo esponenziale, altre si contraggono in un certo intervallo, altre si contraggono intorno allo zero con magnitudine crescente, altre cambiano a scatti nel mezzo della storia, ecc. Per creare un modello, tutti questi dati devono essere modificati in modo che abbiano caratteristiche statistiche simili che non cambino nel tempo. Ci sono queste possibilità:
1. Calcolare le velocità relative: r[i] = x[i]/x[i-1]-1. Questa trasformazione normalizza automaticamente i dati, non si guarda al futuro, non c'è bisogno di fare altro. Ma esiste un grosso problema con i dati zero (x[i-1]=0) e i dati negativi, e ce ne sono molti negli indicatori economici.
2. Calcolare gli incrementi d[i] = x[i] - x[i-1]. Questa trasformazione non si preoccupa dei dati zero e negativi, ma gli incrementi crescono nel tempo per i dati a crescita esponenziale come il prodotto lordo annuale. Cioè la varianza non è costante. Per esempio, non è possibile tracciare la dipendenza degli incrementi del GWP dal tasso di disoccupazione perché il tasso di disoccupazione fluttua all'interno di un intervallo con varianza costante, mentre il GWP cresce esponenzialmente, con varianza crescente in modo esponenziale. Quindi gli incrementi devono essere normalizzati alla varianza variabile nel tempo. Ma calcolare quest'ultimo non è facile.
3. Rimuovere dai dati la tendenza calcolata per esempio dal filtro di Hodrick-Prescott e normalizzare il residuo ad alta frequenza per la varianza variabile nel tempo e usarlo come input del modello. Il problema qui è che il filtro Hodrick-Prescott e altri filtri basati sull'adattamento polinomiale(filtro Savitzky-Golay, lowess, ecc.) guardano avanti. Il mooving ritarda i dati ed è inadatto alla rimozione della tendenza, specialmente su dati in crescita esponenziale.
Qualche altra idea?
C'è uno sguardo al futuro nella mia ultima previsione di crescita del GWP. L'ho scoperto solo dopo la pubblicazione. Ecco perché il modello ha previsto così bene gli eventi passati. Continuo a lottare.
C'è l'opinione che ogni volta che il tasso di sconto cambia, le dipendenze esistenti diventano non correlate e si formano nuove dipendenze... Il tasso non è cambiato negli ultimi sette anni....
le correlazioni tra cosa?
i coefficienti di correlazione tra i macro fattori non possono cambiare globalmente
e la forte correlazione tra le variabili del modello non interferisce?
Finora tutto bene. Finora è difficile trovare anche un solo indicatore economico in grado di prevedere il valore futuro del PIL meglio che prendere semplicemente l'ultimo valore conosciuto del PIL. In realtà, è possibile trovare un tale predittore, ma solo se si conosce già questo valore futuro. Per esempio, guardando la storia, si possono selezionare buoni predittori e trovare un modello abbastanza accurato dei valori futuri "passati". Ma questo è autolesionista. In ogni punto della storia si devono prendere solo i dati disponibili fino a quel momento, selezionare i predittori su quei dati e costruire un modello del futuro. Ma finora, i predittori scelti sui dati passati sono pessimi nel prevedere il futuro. "Povero" nel senso di peggiore di una previsione banale uguale all'ultimo valore conosciuto. Aumentare la dimensionalità del modello non aumenta la sua precisione. La mia teoria è che se non riesco a trovare nemmeno un predittore, non ha senso cercare due predittori secondo i miei numerosi esperimenti. Sostituire un modello lineare con un modello non lineare riduce solo la precisione.
La conversione dei dati di input con un secondo arbitrario crea una nuvola circolare sul grafico <convertito passato futuro> -<convertito predittore>, che conferma l'assenza di qualsiasi correlazione tra le seconde derivate. Le previsioni risultano essere quasi uguali alle previsioni banali. La correlazione tra le prime derivate esiste, ma è piccola. Ma di nuovo, il predittore scelto sul passato non è adatto a prevedere il futuro. Probabilmente i crolli del mercato hanno sfondi diversi. Per esempio, il crollo del 2008 ha presupposti economici e predittori diversi dal crollo del 2001. Senza derivati, i dati sono molto correlati e convertirli in una gamma di varianza è difficile senza guardare al futuro. Se c'è tempo, lo spiegherò più dettagliatamente.
Ecco un esempio di previsioni banali basate sull'uso della derivata seconda come metodo per trasformare i dati di input:
Per coloro che vogliono provare i loro metodi di trasformazione degli input, selezione dei predittori e costruzione di un modello prognostico, allego una matrice di dati Matlab. Nella prima colonna ci sono le date dei trimestri. Nelle colonne rimanenti ci sono i diversi predittori economici. Il PIL è nella colonna 1166 (numero della prima colonna con date = 1). La data del trimestre è il primo giorno del trimestre secondo la metodologia della Fed, cioè 1/1, 4/1, 7/1, 10/1. I dati trimestrali sono assegnati al primo giorno del mese di quel trimestre. Per esempio, il valore più recente del PIL è attribuito al 10/1/2015, cioè all'inizio del 4° trimestre del 2015.
le correlazioni tra cosa?
i coefficienti di correlazione tra i macro fattori non possono cambiare globalmente
Ci può essere un cambiamento nella forza dell'influenza dei dati macro sul prezzo di uno strumento .......... cioè gli ultimi sette anni hanno guardato al non-farm ,
tasso cambiato - guarda i salari e le richieste di sussidi settimanali.
questo è naturalmente un caso diverso e l'orizzonte temporale è molto diverso, ma la correlazione potrebbe essere ..........
Ci può essere un cambiamento nella forza dell'influenza dei dati macro sul prezzo di uno strumento .......... cioè gli ultimi sette anni hanno guardato al non-farm ,
cambiamenti di tasso - guardare i salari e le richieste di indennità settimanali .
questo è naturalmente un caso diverso e l'orizzonte temporale è molto diverso, ma la relazione potrebbe essere ..........
È proprio la selezione dei fattori del modello che è la sfida del secolo. Da una vasta gamma di fattori economici, è sempre possibile trovare quelli che danno la migliore previsione su questo intervallo di dati, ma non la migliore sull'altro intervallo di dati. Il problema si risolve solo con i test in avanti - non la migliore accuratezza, ma la stessa accuratezza di predizione per i campioni di allenamento e per quelli in avanti.
Dopo un sacco di tentativi, alla fine sono arrivato alla conclusione che la previsione macro pubblicata è migliore della mia e ho iniziato a usarla.
http://library.hse.ru/e-resources/HSE_economic_journal/articles/18_01_07.pdf articolo interessante sull'argomento.....
C'è un tale ufficio fraudolento nel campo dell'economia che distribuisce carte chiamate "Nobel". È un tale ritrovo, un enorme ritrovo, un ritrovo che copre le bolle finanziarie dell'ovest.
Guardate qualsiasi crisi. Qualcuno di questi Nobel o qualcuno dei tre "grandi" ha previsto queste crisi?
Ecco la vostra risposta.
Il Nobel va dato agli autori di "Down Game", che mostra tutto il ventre delle quotazioni sul mercato immobiliare. Sembrerebbe che gli immobili, cosa potrebbe essere più reale di questa realtà? Tuttavia, le carte che mostravano tutti questi notevoli indicatori inventati dai Nobel erano fasulle, irrealistiche. La gente l'ha capito, ha continuato a girare....
E come antipasto, guardate "The Wolf of Wallstreet". Il livello di spazzatura dietro il cartello "Premio Nobel" è nei dettagli. QUESTO È VERO. E qualsiasi cosa scritta da un gruppo di Nobiles è una bugia strategica. Al massimo può essere usato per brevi periodi di tempo, come Granger.
Su una scala più ampia, tutto ciò che si scrive in occidente a livello di macroeconomia è un gioco dei tre bicchieri. Perché l'ECONOMIA è la PRODUZIONE DI PRODOTTI E SERVIZI, e la FINANZA non ha nulla a che vedere con l'ECONOMIA. Questa è una versione del gioco per bambini Monopoly per adulti. Lasciate che ognuno risponda a una semplice domanda: prendiamo una delle aziende più costose del mondo, Google. Domani lo buttiamo via, lo distruggiamo. Qualcuno morirà di fame, rimarrà senza pantaloni? Sappiamo tutto questo dalla pratica comune. La crisi della carta vetrata dei primi anni 2000, quando l'indice è sceso di tre volte. E allora?
E infine.
Il lavoro dell'autore del thread è interessante? Senza dubbio. Bisogna mangiare tutti i giorni. Lavoro molto interessante, ma non dobbiamo dimenticare che si riferisce alla nostra realtà quotidiana, e bisogna capire che i Nobel nel campo dell'economia di mercato sono dei truffatori, niente di più. I Nobel non sono altro che questo. Ma prendendo un mucchio di indicatori economici, selezionando da essi quelli che influenzano l'indicatore previsto... Questo è molto interessante...
Buona fortuna all'autore del thread.
C'è un ufficio fraudolento nel campo dell'economia che distribuisce carte chiamate "Nobel". È un tale ritrovo, un enorme ritrovo, un ritrovo che copre le bolle finanziarie dell'ovest.
Guardate qualsiasi crisi. Qualcuno di questi Nobel o qualcuno dei tre "grandi" ha previsto queste crisi?
Ecco qui.
Il Nobel va dato agli autori di "Down Game", che mostra tutto il ventre delle quotazioni sul mercato immobiliare. Sembrerebbe che gli immobili, Cosa potrebbe essere più reale di questa realtà? Tuttavia, le carte che mostravano tutti questi notevoli indicatori inventati dai Nobel erano fasulle, irrealistiche. La gente se n'è accorta, ha continuato a girare....
E come antipasto, guardate "The Wolf of Wallstreet". Il livello di spazzatura dietro il cartello "Premio Nobel" è nei dettagli. QUESTO È VERO. E qualsiasi cosa scritta da un gruppo di Nobiles è una bugia strategica. Al massimo può essere usato per brevi periodi di tempo, come Granger.
Su una scala più ampia, tutto ciò che si scrive in occidente a livello di macroeconomia è un gioco dei tre bicchieri. Perché l'ECONOMIA è la PRODUZIONE DI PRODOTTI E SERVIZI e la FINANZA non ha nulla a che vedere con l'ECONOMIA. Questa è una versione del gioco per bambini Monopoly per adulti. Lasciamo che tutti rispondano a una semplice domanda: prendiamo una delle aziende più costose del mondo, Google. Domani lo buttiamo via, lo distruggiamo. Qualcuno morirà di fame, rimarrà senza pantaloni? Sappiamo tutto questo dalla pratica comune. La crisi della carta vetrata dei primi anni 2000, quando l'indice è sceso di tre volte. E allora?
E infine.
Il lavoro dell'autore del thread è interessante? Senza dubbio. Bisogna mangiare tutti i giorni. Lavoro molto interessante, ma non dobbiamo dimenticare che si riferisce alla nostra realtà quotidiana, e bisogna capire che i Nobel nel campo dell'economia di mercato sono dei truffatori, niente di più. I Nobel non sono altro che questo. Ma prendendo un mucchio di indicatori economici, selezionando da essi quelli che influenzano l'indicatore previsto... Questo è molto interessante...
Buona fortuna all'autore del thread.
Sono d'accordo che a volte danno Nobel per le stronzate, ma si può trovare un sacco di roba interessante anche lì ........... Avete visto il film "margin call"?
Sa a cosa serve esattamente un Nobel per l'economia?
C'è un solo lavoro o studio di economia che merita il Nobel e che lei ha letto e capito completamente?