Cosa rende un grafico instabile instabile o perché l'olio è olio? - pagina 34
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использует зависимость волатильности от предыдущих значений при прогнозе.
Allora? È come la "memoria delle serie temporali"? Non c'è nemmeno un termine simile in questa teoria, e la dipendenza è introdotta in generale dalla definizione dei processi ARCH stessi, cioè si assume inizialmente che ci sia una dipendenza non banale e un punto.
Il fatto che la volatilità e la varianza non sono una costante, ma cambiano nel tempo e dipendono dai valori precedenti è semplice e ovvio. Ma voi sostenete che la varianza è invariabile. Anche se puoi considerarlo tale se puoi trovarci qualcosa di utile :)
Non sono un sensitivo e dico che tale e tale variabile di tale e tale serie è una costante. Ci sono tutti i tipi di metodi per questo. Per una passeggiata citazionale la varianza è non stazionaria, non discuto su questo, per le differenze si può ammettere formalmente la stazionarietà.
Sarai sorpreso, ma questo non contraddice in alcun modo il modello ARCH
Non mi piace la parola memoria, che sia come la "conseguenza" di Shiryaev.
sì una buona parola, basta chiarire cosa intendi, tu personalmente e non Shiryaev
E allora? È come la "memoria delle serie temporali"? Non c'è nemmeno un termine simile in questa teoria, e la dipendenza è introdotta in generale dalla definizione stessa dei processi ARCH, cioè si assume inizialmente che ci sia una dipendenza non banale e stop.
Non sono un sensitivo e dico che tale e tale variabile di tale e tale serie è una costante. Ci sono tutti i tipi di metodi per questo. Per una passeggiata citazionale la varianza è non stazionaria, non discuto su questo, per le differenze si può ammettere formalmente la stazionarietà.
Sarai sorpreso, ma questo non contraddice in alcun modo il modello ARCH
Beh, se ti è permesso di accettare la stazionarietà per le differenze, in generale sono affari tuoi. Chi lo proibisce? :)
sì una buona parola, basta chiarire cosa intendi, tu personalmente, non Shiryaev
C'è un problema per ogni punto. Per quanto riguarda il punto 3, non credo che funzionerà affatto. Ecco un esperimento molto semplice:
1. Prendere una trama di quale lunghezza da "ora". E cercare analogie da qualsiasi cosa, per esempio - la correlazione. Se la correlazione è maggiore di qualche criterio, allora questa parte viene usata per i calcoli.
2. dal trovato "analogico ora" guardiamo cosa c'era in quel momento "nel futuro" e costruiamo una semplicissima "funzione di trasferimento" (segnata con le virgolette) simmetrica rispetto a "ora":
Otteniamo la seguente matrice di "funzioni di trasferimento" per qualche criterio e sezione (come esempio):
3. Applicare tutte le nostre funzioni alla situazione attuale e ottenere un mucchio di realizzazioni teoriche:
Abbiamo la seguente immagine come esempio:
Solo che, mi sembra, "i vicini più vicini" non funzioneranno in alcun modo, su tali file.
ну если вам можно признать для разностей стационарность, то это в общем ваше дело. Кто же запретит? :)
Sei sicuro che non stai confondendo il processo di cambiare la varianza di una citazione, come questo (c'è molto da fare anche con questo):
con i ritorni della serie originale?
я уже пояснял и не раз. Это значит что волатильность зависит от значений в предыдущие моменты времени.
A-A-A-A!!! Penso di avercela fatta!
Si pensa che se la varianza è stazionaria, allora l'implementazione del processo non può dipendere dai valori precedenti e il processo produrrà sempre e solo costanti di tipo uno???? :о)))))))
Guarda, ma non è affatto così, scientificamente è perfettamente accettabile che siano fermi. Inoltre, leggete la definizione matematica di questi processi - tre condizioni :o)
stazionarietà - la conservazione per sottocampioni della popolazione generale delle distribuzioni. Per la volatilità delle serie di prezzi questo non è il caso, ci sono periodi in cui la volatilità ha una distribuzione diversa su un periodo di tempo sufficientemente lungo rispetto ad altri momenti. Per esempio, durante l'ultima crisi la volatilità è stata significativamente più alta, sia nei suoi valori medi che negli estremi. Se costruiamo la distribuzione della volatilità per questo periodo, coinciderà con le distribuzioni costruite per altri periodi?
стационарность - сохранение подвыборками генеральной совокупности распределений. Для волатильности ценовых рядов это не так, бывают периоды когда волатильность достаточно продолжительное время имеет иное распределение чем в другие моменты. Например, в период последнего кризиса вола была значительно выше, как средние ее значения, так и экстремальные. Если построить распределение волы за этот период, то оно будет совпадать с распределениями, построенными за другие периоды?
Non lo discuto, è tutto scritto correttamente. Ma c'è una differenza tra "dispersione dei prezzi" e "dispersione incrementale dei prezzi". Quest'ultimo può, con qualche riserva, essere considerato come un processo stazionario (intendo gli incrementi). Ma è inutile usare i modelli per prevedere gli incrementi di prezzo, perché la forma delle distribuzioni è molto diversa, e se le distribuzioni della serie iniziale (prevista) e la serie del modello non coincidono, una previsione stabile è impossibile in linea di principio. Ma per i prezzi RMS è una situazione leggermente diversa
In generale, suggerisco un consenso :o)
Non lo discuto, è tutto scritto correttamente. Ma c'è una differenza tra "dispersione dei prezzi" e "dispersione incrementale dei prezzi". Quest'ultimo può, con qualche riserva, essere considerato come un processo stazionario (intendo gli incrementi). Ma è inutile usare i modelli per prevedere gli incrementi di prezzo, perché la forma delle distribuzioni è molto diversa, e se le distribuzioni della serie iniziale (prevista) e la serie del modello non coincidono, una previsione stabile è impossibile in linea di principio. Ma per i prezzi RMS è una situazione leggermente diversa
In generale, propongo un consenso :o)
ok :)