スルトノフ回帰モデル（SRM） - 市場の数学的モデルであると主張する。 - ページ 12

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Avals:

予測の根拠をどうするか、何を根拠にするかではなく、その妥当性をどう確認するかが問題なのです。残差（誤差）がガウス分布でなければ、ダメなんです）。
予測する前に、まず歴史をきちんと記述した上で、実際のBPを加工して判断しよう。
 
Avals:

いいえ、残差は正規分布の検定（例えばz検定）を行います。定常性は、何か他のものをテストすることです)))


ダブルチェックまで。

いいえ、EViewsを使用しています。

他の記述統計のうち、基準となる正規性検定（Jarque-Berg）。

単位根検定：6種類の検定と8種類の自動ラグ長選択、水準、1差、2差、バイアス、トレンド、オフセットを含むものと含まないものがある。

正規性テストは、何もしないテストです。

デトレンドをかけ、周期成分を除去した後に試験を行う方がより信頼性が高い。

 
Avals:

予測の根拠をどうするか、何を基準にするかではなく、その妥当性をどう確認するかという問題です。残差(誤差)がガウスに従って分布していないと、良くない))


なぜ？

これは、エラー部分から何か別のものが取り出せるということなのか、それともエラーフリー部分のランダム性を示しているのでしょうか？

 
yosuf:
そして、どのように「決定論的」、かつ、ノイズなしにしたいのかを記述してください。

ウェービングマシンを持っていくんですね。残りはノイズです。ダッシュボードから聞こえるノイズは何ですか？
 
Demi:
というのは、変数がランダムではなく、決定論的であることを意味する
さて、次に進みますが、論理的には、このようなモデルは介入を予測するはずです )
 
faa1947:

マシュカを飲むのです。あとはノイズです。レッキングボールの音は？
トレーディングでは、時にはワダチよりもノイズの方が重要だと思います。
 
TheXpert:
OK、次に進みます。論理的には、このようなモデルは介入を予測するはずです )
おそらく、ニュースリリース に対する市場の反応も予備的なものでしょう。
 
TheXpert:
さて、次に進みますが、論理的には、このようなモデルは介入を予測するはずです )

いいえ、もちろんそんなことはありません。
 
ユセフ、失礼ですが、あなたは誇大妄想に近い自我の問題を抱えていますね。そして、あなたはすでにそのモデルに自分の名前を付け、神秘的な力を加えています。 実際に持っているのは？回帰、それだけです。
 
Mischek2:


なぜ？

これは、エラー部分から何か別のものが取り出せるということなのか、それともエラーフリー部分のランダム性を示しているのでしょうか？

そう、エラーの部分から別のものを取り出す必要があるということです。そうでなければ、誤差の大きさは予測できないし、そのような予測の精度を誰がどう評価するのか分からない。すなわち、X +- x.z.のような予測になる)
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