계량경제학: 한 발 앞서 예측 - 페이지 83

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anonymous :


p[i], i=1..n을 원래 시계열(특정 기간 동안의 가격 값)을 포함하는 벡터라고 가정합니다.

1. 가격 증분 계산: r[i]=p[i+1]-p[i], i=1..(n-1)

2. 가격 증분 벡터를 혼합하여 다음을 얻습니다. r2[i], i=1..(n-1)

3. 벡터 r2의 누적 합을 계산합니다. p2[1]=0; p2[i]=p2[i-1]+r2[i-1], i=2..n

수신된 데이터 p2[]에서 모델을 테스트합니다.

수치 예:

p={0.9379413 0.1411467 0.2540312 1.5440039 1.2363895} // 일부 가격 시리즈

r={-0.7967946 0.1128845 1.2899727 -0.3076144} // 미분

r2={-0.7967946 -0.3076144 0.1128845 1.2899727} // 셔플

p2={0 -0.7967946 -1.1044090 -0.9915245 0.2984482} // 적분

구체적인 답변 감사합니다. 생각해야 합니다. EViews에서 믹싱을 수행하는 방법을 이해하지 못합니다. 부트스트랩 플래그가 있는데 사용법을 모르겠습니다. 생각해야 합니다.
 
Mathemat :
아리마 . 거기에 매개변수 d의 의미가 설명되어 있습니다. 이것이 차별화의 순서입니다.
그리고 공식 번역은 위에 나와 있습니다
 
faa1947 :
구체적인 답변 감사합니다. 생각해야 합니다. EViews에서 믹싱을 수행하는 방법을 이해하지 못합니다. 부트스트랩 플래그가 있는데 사용법을 모르겠습니다. 생각해야 합니다.


csv 형식의 데이터가 있는 경우 여기에 던질 수 있습니다. 제가 할게요. R에서 제안된 변환은 간단하게 수행됩니다. 

mix.ts <- function (ts) {
  cumsum(sample(diff(ts), length(ts) - 1 ))
}
 
anonymous :


csv 형식의 데이터가 있는 경우 여기에 던질 수 있습니다. 제가 할게요. R에서 제안된 변환은 간단하게 수행됩니다.

첨부 파일에서 내가 주제에 결과를 게시한 데이터입니다. 사용된 모델:

EURUSD hp1(-1 ~ -2) hp1_d(-1 ~ -1) eq1_hp2(-1 ~ -3) eq1_hp2_d(-1 ~ -4)

hp1 = HP(1/dx) - 달러 인덱스의 역수에 대한 Hedrock-Prescott 평활화 - 파일의 두 번째 열.

eq1_hp2 = hp(EURUSD - ( hp1(-1 ~ -2) hp1_d(-1 ~ -1)))

그렇게 간단하지 않습니다. 나는 우리가 무엇을 사용하는지 이해하지 못합니다.

파일:
kotir11.zip  2 kb
 
faa1947 :
그리고 공식 번역은 위에 나와 있습니다
하지만 이해해야 합니다. 나머지를 계량경제학 에 소개하는 감사한 일을 맡았기 때문에 ARMA, ARIMA, ARCH 등과 같은 이해할 수 없는 용어를 아무에게도 설명하지 않을 것입니다.
 
Mathemat :
하지만 이해해야 합니다.

관련 마르크스-레닌주의 문헌을 읽지 않고서는 이러한 민족 간의 상호 이해를 이룰 수 없습니다.
 
공식 번역은 부적절하지만 불행히도 러시아어 사용 커뮤니티에서 이미 받아 들였습니다.
 
Mathemat :
공식 번역은 부적절하지만 불행히도 러시아어 사용 커뮤니티에서 이미 받아 들였습니다.
어서 해봐요. ARIMA - 자기회귀 통합 이동 평균 이 작성자는 부적절합니다.
 
Mathemat :
하지만 이해해야 합니다. 나머지를 계량 경제학에 소개하는 감사하지 않은 작업을 수행 했으므로 ARMA, ARIMA, ARCH 등과 같이 아무도 이해하지 못하는 용어를 설명해야 합니다.
약 40년 전에 Box와 Jenkins는 ARMA에 관한 책, 300페이지를 썼습니다. 포럼에서 짧은 형식으로 할 수 있다는 것을 너무 좋게 생각하시는군요.
 

ARIMA - autoregressive integrated moving average Это авторы неадекватные

글쎄, 나는 ARCH에 대해 이야기하고 있었다. 누군가는 확실히 부족합니다.

자기회귀 조건부 이분산성

또는

조건부 이분산성의 자기회귀

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