計量経済学:CUのバランスシートについて説明しよう。 - ページ 9

 
avtomat:
さて、IR変動による利益デリバティブはなぜ使えないのでしょうか?MTはあくまで病院の平均値ですが...。IRをシステムの堅牢性の判断材料にすることはできない。


そうですね、モ変動は認められていますし、モは病院平均です。しかし、Moが小さな範囲で変動する場合(つまり、Moの分布自体が統計的である:)、病院の平均は代表的なものとなり、残差は正規分布になります。

追伸:私自身は計量経済学は使って いませんし、残高の分析も行っていません。私はよりシンプルなトレーダーズインデックスを使っていますし、ビジュアルな株式分析も使っています。

 
Demi:


残差の正規性は、信頼できる区間推定(信頼区間の幅を計算するため)のみに必要であり、応用問題では重要な手続きです。しかし,区間推定が必要でない場合 - 標本の観察値と残差の両方の任意の分布の回帰を構築することができる.

つまり、残差が正規分布であろうと、異常分布であろうと、テールが太くても、細くても、テールがなくても、すべて同じなのです.....................。


いろいろなものが混在して、目的がわからなくなっているものもあります。

我々トレーダーは、区間推定値の正しさを評価する目的はない。結果としての数値の信憑性を判断するために必要な、補助的なツールなのです。

回帰を構築し、残差が正常であれば - 解析は完了し、TSに幸運が訪れたことになります。

私の短い練習の中で、このようなことは一度もありませんでした。残像は正常なものでなく、静止しているものでもない。回帰の数値は信用できない。次に何をするか?私の発言に「バランス」という言葉を入れたら、テスト 結果が信用できないということになるのですが、どうなんでしょう。そういうことなんです。ターゲットであって、回帰モデルの正しさではない。

 
Avals:


はい、モ変動は認められますし、モは病院平均です。しかし、Moが小さな範囲で変動している場合(つまり、Moの分布自体が安定している場合:)、平均は指標となり、残差は正規分布となるのです。

追伸:私自身は計量経済学は使っていませんし、残高の分析も行っていません。私はよりシンプルなトレーダーズインデックスを使っていますし、ビジュアルな株式分析も使っています。


no-no、あなたは「ここでは説明できない」「秘密の」方法を使用しています。
 
Demi:

いやいや、「ここで説明するのは採用されない」「秘密の」方法を使うんですね。

ええ、もっとシンプルです。:)
 
faa1947:


異なるものを混同して、目的がわからなくなることもある。

私たちトレーダーには、区間推定値の正しさを評価する目的はない。得られた数値の信憑性を判断するために必要な補助的なツールである。

回帰を構築し、残差が正常であれば、解析は終了し、TSに満足する。

私の短い練習の中で、このようなことは一度もありませんでした。残像は正常なものでなく、静止しているものでもない。回帰の数値は信用できない。次に何をするか?私の発言に「バランス」という言葉を入れたら、テスト結果が信用できないということになるのですが、どうなんでしょう。そういうことなんです。ターゲットであって、回帰モデルの正しさではない。


それでは、お互いに理解できない。残差の正規性は、区間推定が必要ないのであれば、必要ない。残差の正規性のないモデルは、系列が定常であれば、一定の精度で正しく、適切なものになります。

なぜ、そのようなモデルが必要なのでしょうか?利益予測 - 系列が定常であれば可能です。しかし、al.arのPAMMチャートには、バランスカーブが安定的に成長した後、急激に減少する(崩壊する)、つまり古典的な非定常性がいくつか見られます。

 
Avals:

そう、彼らやもっと単純な人たちと一緒にね 嫉妬?:)

勿論いろんな「秘伝」「世界の陰謀」崇拝者が大好きです。
 
Avals:


はい、モ変動は認められますし、モは病院平均です。しかし、moが小さな範囲で変動する場合(つまり、moの分布自体が統計的に有意な場合:)、病院平均は代表的なものとなり、残差は正規分布と なる

追伸:私自身は計量経済学は使っていませんし、残高の分析も行っていません。私はよりシンプルなトレーダーズインデックスを使っていますし、ビジュアルな株式分析も使っています。

残差は正規分布であってはならない。

正規分布は理想化されたものです。

私は長い間、この理想化に魅了されていることを観察してきた...

 
Demi:


それでは、お互いに理解できない。残差の正規性は、区間推定が必要ないのであれば、必要ない。残差の正規性のないモデルは、系列が定常であれば、一定の精度で正しく、適切なものになります。


ステーショナリーとはどういう意味ですか?どのように決まるのですか?
 
avtomat:

残差は正規分布である必要は全くない。

正規分布は理想化されたものです。

私は長い間、この理想化されたものに広く魅了されているのを観察してきた...


では、残差が正規分布していない、あなたの視点での「良いもの」の例を教えてください。
 
Avals:

では、TSの収益性が一定、すなわちmo=constであるとするならば、なぜ株式から線形トレンドを差し引くだけでなく、複雑なデトレンドが必要なのでしょうか?例:トレンドモデル y=kx (k=mo, x-取引, y-株式)。


どのように複雑なのですか?トレンド」記号の代わりに「HP」と書きました。

しかし、もっと深刻に考えていることがあります。分析的な直線平滑化式(デトレンドより正確)は、サンプルサイズに大きく依存します。2000年以降のEURUSDのサンプルで見てみましょう。トレンドを直線で切り分けてみましょう。ほぼ水平な直線ですが、乖離は約2500pips!これはまさに、機械が書き込んだ病院の平均温度である。 しかし、どんなフィルターを使っても、数十ピプスの分散が発生します。10年という時間間隔での取引ではないので、50~100の観測値を平滑化する場合は直線でOKです。しかし、一部の推定では、より多くの観測を必要とします。細かいことを言わないように、いつもフィルターをかけています。純粋に実用的な検討。