Matstat エコノメトリックス マタン - ページ 19

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Andrei Trukhanovich:

クリニックです ))

そうなんです。3区1階で。"Crisis and Emergency Department"）と呼ばれる。）

 
Andrei Trukhanovich:

クリニックです ))

確かにそうですね。

 
Доктор:

そうですね。3区1階で。"Crisis and Emergency Department"）と呼ばれる。）

ここは医者の治療場所なのか？

 
作者には申し訳ないが、地元の乱暴者のほとんどがすでにチェックインしているので、モデレーターが現れて5ページ目くらいから整理しない限り、どのみちこのスレッドは絶望的である。
 
Yousufkhodja Sultonov:

ここでは医師の治療をしているのでしょうか？

医者なら医者の治療をする。そして、候補者であれば、候補者の扱いをするのです。誰にでも接する。ご安心ください。

 
Oooo))周期関数に関する良いトピックがあります。
 
Andrei Trukhanovich:
作者には申し訳ないが、地元の乱暴者のほとんどがすでに支店にチェックインしているので、やはり5ページ目くらいから司会者が来てすべて片付けない限り絶望的である。

建設的な対話は、私は、洪水ではないと思います。
私情を挟んで侮辱し合わなければいいだけです。
また、一方の科学が優れていると主張し、何も理解していない。
ある分野における自分の知識を、別の分野における他人の知識より高く評価すること。
それはとても低俗でプロフェッショナルとは言えない。子供の頃、「スネ夫」という表現があったような。
しかし、子供時代はとうに過ぎ去り、私たちはもう大人です。傲慢にならず、より生産的に建設的な対話を行うことができます。
お互いに敬意をもって接しましょう。大体、ここには愚かな人はいませんから。
それはあなた個人には当てはまらない、私の一般論です。

トピックとしては、いくつかの教育機関が挙げられています。
ここで、ある分野、特にHSEの「クオンツ・ファイナンス」を理解しようとすると、いくつかの疑問が湧いてくる。
だから、このスレッドが生まれたのです。クオンツ金融のHSEトレーニングを受けた方はいらっしゃいますか？
GARCH系列モデルとその修正に遷移関数でアプローチした方はいらっしゃいますか？
なぜここにいる多くの人は、相関関係のような単純な1つの真実を忘れているのでしょう。すべては等しく、あるいは少なくても互いに依存し合っている。金融ではなおさらです。
これを研究するのがクオンツ・ファイナンスです。ここには、私が書いていることを理解してくれる人もいます。
そして、それを理解していない人、そう、誰もがモデル、その共生、多次元資産などの定常性を具体的に探しています。
そして、資産の有能なポートフォリオが組まれると、そう、恐怖がどうであれ、ここで表現されているように、恐怖は存在しないのです。なぜなら、数学的に除外されているからです。
ポートフォリオ全体の数学的期待値はゼロです。また、ある資産が破れたとしても、ポートフォリオ全体に影響を与えるのではなく、他の資産で補うことが必要です。
これが市場の相関性である。自然などとのアナロジーを持ち出す必要はないと思います。
正しく適用すればいいのです。また、他にも膨大な数のモデルがあるのに、SB一本を見て悩むというのは、なぜ一箇所にこだわっているのかがわからない。

 

話題の続きです。
ここでは、データの薄型化について言及する人が多いですね。
データの 次元を減らしつつ、最小限の 情報しか失わない方法として、PCA（主成分分析）という手法がある。
この方法を研究された方はいらっしゃいますか？その適用性について、何か結論はありますか？
この方法では資産の選別が薄くなることは承知して います。しかし、どのようにすれば次元の損失なくデータセットを間引くことができるのかがわからない。

私が思うに、間引きで一番問題になるのは次元の 減少です。つまり、サンプルの大きさが変わってしまうのです。
簡単な例では、ある集合からある要素を捨てず、隣接する要素の平均値で置き換えることなどが、同じ大学の講師から推奨されています。
少なくとも、シンプルな手法では、このように外れ値が除去されます。
そのため、間引きのアイデアとしてのPCAは十分に検討 可能である。

P.S. 巧みなサイトリンク、類似のトピックの記事も発見
おお、なんと )).

 
Aleksey Nikolayev:


海外のサイトで見つけた面白いフックをご覧ください。
この記事はbourgeoisの記事を翻訳したものです。
そして、最大化関数がコスト関数に変わる ))

もしかしたら、私が送った例は、結局、尤度の原理で動いているのでしょうか？
そこにはデリバティブも存在する。getCost関数をご覧になったことはありますか？
それともgetCostでは、 あまり計算されないのでしょうか？


L

 
Roman:

海外のサイトで見つけた面白いフックをご覧ください。
この記事はbourgeoisの記事を翻訳したものです。
そして、最大化関数がコスト関数に変わる ))

もしかしたら、私が送った例は、結局、尤度の原理で動いているのでしょうか？
そこにもデリバティブがある。getCost関数をご覧になったことはありますか？
それとも、getCost 関数の計算が違うのかな？


最適化における標準的なアプローチは、目標にマイナスを掛けることで、最大化が最小化に変わる（逆も然り）。

すでに、誤差がガウス分布であれば、MNC==MLEであることを説明しようとしました。誤差がラプラス分布の場合、MNC==MLE==MLE法最小モジュライ。MLE==MLE by Huberの 時の誤差分布の種類を自分で把握することができます。

実験では、誤差分布の種類は何らかの付加的な考慮によって知られているか、あるいは実験的に選択される（通常は適切な損失関数の形で）。

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