エコノメトリックス：一歩先の予測 - ページ 44

新しいコメント
 

いや、ここで長居をすることになる。どの時点で、モデルをプロセスに当てはめる（Model = f( Process ) ）ことが、プロセスをモデルに当てはめる（Process = f( Model ) ）ことになるのかを明確に理解する必要がある。

そして、最終的に「このモデルはうまくいく、ほとんどプロセスだ！」となったときに、こうなります。フィットしなければならない！」。最終的に目指しているのは、モデルの実用化ですから、必ずこうなります。

 

Mathemat:

いや、ここでぐずぐずしていても仕方がないのだが。モデルをプロセスに当てはめる（Model = f( Process)）ことが、プロセスをモデルに当てはめる（Process = f( Model)）ことになる瞬間を明確に理解する必要がある。

そして、最終的に「このモデルはうまくいく、ほとんどプロセスだ！」となったときに、こうなります。フィットしなければならない！」。最終的に目指しているのは、モデルの実用化ですから、必ずこうなります。

このプロセスは、我々のモデルとは無関係に存在する。したがって、プロセスのモデルへの機能依存は決してありません。逆に、モデルは元の独立したプロセスに機能的に関連している、つまり、モデルのプロセスへの機能的依存性がある。

例えば、差分｜モデル-プロセス｜< eps、ここでeps>0は近接指標である場合、モデルは機能するとみなされる。

それ以外の方法としては、例えば、Integral[(Model - Process)^2]dt --> minのように、様々な方法で作業モデルを定義することができる。

速度誤差を導入すること、つまり最小化する関数に誤差の1次導関数を導入することが可能である。

そして、誤差の2次導関数を導入することができる。

そして、その様々な組み合わせ、などなど。

全体として、ここには大きな創造の余地があるのです。

 
anonymous:

IMHO

モデルがうまく機能しない場合は、別の理論を考え出す

あるいは、理論の中で別のモデルを考え出す。今、私たちが見ているのは、限られた数の理論と無限の数のモデルである。
 
faa1947:
あるいは、理論の枠組みの中で別のモデルを考え出す。今、私たちは、限られた数の理論と無限の数のモデルを観察しているのです。 。

新しい理論を打ち出す方がよっぽど簡単です。実用的な観点からも、特に原因と結果が混同されると、文盲の人々には、例えばユスフコジのように、表面上は極めて「もっともらしい」ものに見えてしまうのだろう。しかし、またもやナンセンスの著者は、自動的にセクトのリーダーになるのである。

でも、何が楽しいんだろう？世の中には計量経済学で ノーベル賞をもらった人がいて、その人が理論が正しいかどうかなんてどうでもいいと思っている。そして、このまさに机上の空論を信じた誰かが、今度はねじ伏せるだけ。

 
Reshetov:

何が楽しいんだ？世の中には計量経済学でノーベル賞を取った人がいて、その理論が正しいかどうかなんてどうでもいいんですよ。そして、まさに机上の空論を信じた誰かが、今、ネジレているだけなのです。

ここに教科書がありますが、ノーベル賞をあげたポジションは一つもありませんね。ヒントを教えてください。
 
faa1947:
ここで教科書ですが、ノーベル賞を取った項目は一つもありませんね。ヒントを教えてください。

ARCH/GARCH EngとGrangerを例とする。
 
Avals:

ARCH/GARCH EngとGrangerを例とする。

知識のある人と取引するのはいいことだ。

でも、個人的にはレシェトフの用語で「便利なものばかり」といじっているわけではありません。

 
faa1947:
ここに教科書がありますが、ノーベル賞を与えた項目は一つもありませんね。ヒントを教えてください。

本を見ると、イチジク？

誤った方法論とは言わないまでも、すでに時代遅れのナンセンスな教科書にこだわるのではなく、計量経済学など、他の資料にも目を向けた方がよいでしょう。

例えば、wikipediaより。

ノンパラメトリック計量経済学は、推定対象の関数形を特定する必要のない計量経済学の一分野である。 その代わり、データそのものがモデルを形成する.


追伸：一番おいしいのは、暗い部屋で黒猫を探し続けなくてもいいように、特に太字で強調したことです。

 
faa1947:

リテラシーの高い人と付き合うのはいいことだ。

でも、個人的にはレシェトフの用語で「便利なものばかり」といじっているわけではありません。

結局のところ、世界経済 全体がダメになるのであって、個人がダメになるわけではありません。個人は、失敗したときのボーナスをとっくに使い切っている。
 

Reshetov:


、すでに時代遅れというか、誤った方法論で書かれた無意味な教科書にこだわるのではなく。

......その代わり、データそのものがモデルを形成する.


あなたが言う新しいトレンドというのは、30年、40年前に私が支払ったものです。ソ連では、人工知能やパターン認識の分野が非常に発達していた。興味はないです。

このフォーラムの参加者が興味を示さないのは、時代遅れのパラメトリック手法ではなく、最も一般的な粗野な無知と目立ちたがり屋であることが原因です。そして、それは別の自転車を再発明することによって行われます。

このスレッドをめくってみると、私が並べたものに対する建設的な批判も、私が並べた半製品の開発に対する提案もないことがわかるでしょう。

さて、2ページほど前に、モデルの安定性を定義する前で止まってしまいました。ノンパラメトリック計量経済学が この問題を解決できるかも？予測を信頼するためには、モデルはどうあるべきでしょうか？ただ、フォワードテストはやめましょう。

あるいはもっと広く。パラメトリック手法で解決できない具体的な問題で、少なくともいくつかのノンパラメトリック手法が解決できるものは何か。

1...373839404142434445464748495051...139
新しいコメント