エコノメトリックス：一歩先の予測 - ページ 45

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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。

利益の計算式があるのですが、どなたか似たようなものを教えてください。ただし、それら（計算式）は後で理解できるものなので、ノーベルはあてにしていません。
 
Reshetov:

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？そこに計量経済学でノーベル賞をもらった人がいて、その人は理論が正しいかどうかなど気にもしていない。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。

なるほど、ユスフホヤが思いついたのは、あなたの言うように「そうすれば、文盲の人々にとって外見上はすべてが極めて『もっともらしい』ものに見えるだろう」、文盲の人々に私の間違いを指摘してもらおうということです。私は問題のビジョンを放棄しているわけではなく、下手でも上手でも自分の理論で一緒に戦える人が、万能ではないにせよ、私の理論として未来を予測できるだろうと思っているのです。
 
faa1947:
ここに教科書がある。ノーベル賞をもらった項目は一つもない。教えてもらえますか？
しかし、しかし、近年のノーベル経済学賞は、エンゲルをはじめ、すべてECONOMETRICSの 賞ばかりである。
 
faa1947:

あなたが言う新しい方向性というのは、私が30年、40年前にお金を出して買った方向性です。ソ連では、人工知能やパターン認識など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。


私は、あなたの研究を長い間、注意深く見守ってきました。あなたは真の計量経済学者です。だからこそ、想定される仮定や既知のパターンに取引プロセスを当てはめるという、よくある間違いを繰り返しているのです。過去の経済学的 知識の重みを捨て、別の視点からトレード、特にFXトレードのプロセスを見るようにしてください。最後にこのプロセスを担当する機能を見つけ、開発する。ガンマ関数と認定したのですが、ご意見を聞かせてください。
 
yosuf:
私は、あなたの研究を長い間、注意深く見守ってきました。あなたは真の計量経済学者です。だからこそ、想定される仮定や既知のパターンに取引プロセスを当てはめるという、よくある間違いを繰り返しているのです。過去の経済学的知識の重みを捨て、別の視点からトレード、特にFXトレードのプロセスを見るようにしてください。最後にこのプロセスを担当する機能を見つけ、開発する。私はガンマ関数として定義しましたが、あなたは自分の意見を言ってください。 。
私は実直な人間です。私は今、具体的な問題、つまりモデルの安定性を解決しようとしているのです。私はこのスレッドや論文で、モデルの安定性の構成要素は、モデルパラメータの要件、残差に自己相関が ないこと、残差の定常性、であることを示しました。それだけですか？トピックのメンバーから何かアドバイスがもらえればと思っていました。おそらく、ガンマ関数でしょう。しかし、このリストのどこに属しているのでしょうか？
 
yosuf: 最後に、この処理を担う機能を探し出し、開発する。私はガンマ関数と特定しました。あなたのご意見をお聞かせください。
Yusuf さん、控えめに言って、あなたはこの場にふさわしくありません。このスレッドのキーポイントは統計です。統計的手法については、計量経済 学を教えていると言いながら、明確な言葉を一つも聞いていません。
 

faa1947:

予測を信頼するためには、どのようなモデルであるべきなのでしょうか？ただ、フォワードテストはやめましょう。

そうすべきだよ、フェディア、そうすべきだよ

faa1947

パラメトリック手法で解決できない具体的な問題で、少なくとも何らかのノンパラメトリック手法で解決できるものは何か。

上記のような問題を解決するために

faa1947
あるいは、その理論の枠組みの中で、別のモデルを考え出す。
何も発明する必要はない、自転車はとっくの昔に発明されている、なぜなら。 データそのものがモデルを形成する.
 
faa1947:

あなたが言う「新しい畑」は、30年、40年前に私がお金を出して作った畑です。ソ連では、人工知能やパターン認識など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、それは車輪の再発明によって行われます。


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逆に、人工知能やパターン認識に関する分野には、今でも非常に興味を持っています。

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「生物の進化と同じように、自転車も毎年、10年、20年と変化してきた。この場合、自然現象の場合と同様に、特定の機械を常に使用することの重要性が明らかになり、その結果、後者の改良が行われる。文字通りの使用ではなく、経験の蓄積と変更の提案による改良である。"

(エルヴィン・シュレーディンガー. 心と物質.)

 
Mathemat:
Yusuf さん、ここは控えめに言って、的外れです。このスレッドのキーポイントは統計です。統計的手法については、あなたから明確な言葉を一つも聞いたことがありません。あなたは計量経済学を教えていると言っているのに。 。
確かに、統計的手法では、一歩も先のダイナミックな市場を記述することはできませんね。(18)は過去の履歴を完全に記述すると同時に、将来を見通すことができるので、私はまさにこの性質に興味があるのです。既存の統計(18)はどのモデルよりもよく記述しますし、だからこそ、静的な部分、つまり歴史を記述する上での能力は試していません。18）の成否は、同時に、歴史を完璧に記述するパターンが、未来を予測することが可能かどうかを示すことができるのではないだろうか？それとも、多くの参加者が確信しているように、過去のデータに基づいて予測することは原則的にできないのだろうか？その価値は、そして（18）その予測は、他のそのような回帰 モデルと同様に、過去のデータに基づいています、私はそれがその、非常に複雑であるため、市場のための過去のデータに基づいていないモデルを作成することは不可能だと確信しています。
 
Reshetov:



何も発明する必要はない、車輪はとっくの昔に発明されている、なぜなら。 データはモデルそのものを形成する.

もっと具体的に言えないのか？

フェディア、私たちはそうしなければならないの。

あなたのフォワードテストは、計量経済学の言葉に置き換えると、ブレークポイントテストです。しかし、これは安定性試験のひとつに過ぎず、皆さんのフォワード試験よりもはるかに多様な方法で実施されます。しかし、そこには一定の根拠がある。

上記のようなお悩みを解決します。

例を挙げてお願いします。NSの予後は、どのような根拠で信頼できるのでしょうか？

データそのものがモデルになって いるので、何も発明する必要はありませんし、車輪はとっくの昔に発明されています。

NSを形成するものは何ですか？そこで何を形成したのか、まったく理解することができない。それは、私たちが神聖に信じるブラックボックスを形成しています。

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