A correlação de amostra zero não significa necessariamente que não exista uma relação linear - página 9
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Uma discussão muito interessante! Informativa e divertida.
Mas eu tenho uma pergunta - em quase todas as páginas deste tópico (e na maioria dos outros tópicos) a expectativa calculada para uma série de preços forex vem à tona através do correio.
E como calcular o MO para uma série cronológica não-estacionária e não-transcendente? Afinal de contas, o conceito de MO só é introduzido para BPs perfeitamente convergentes.
Mas eu tenho uma pergunta - em quase todas as páginas deste tópico (e na maioria dos outros tópicos) a expectativa calculada para uma série de preços forex vem à tona através do correio.
E como calcular o MO para uma série cronológica não-estacionária e não-transcendente? Afinal de contas, o conceito de MO só é introduzido para BPs perfeitamente convergentes.
Esta questão não é, na verdade, tão simples. Quando dizemos que uma série é não-estacionária, o que alguns de nós realmente queremos dizer é que essa não-estacionariedade é específica. Não se enquadra bem na estrutura tradicional, é por medida, e essa não é sua única característica. Mas esse é um tema totalmente separado, e muito grande.
No entanto, da maneira como o autor o fez, veja pic no topikstart - certamente não é muito correto fazê-lo. É por isso que, sim, há MO, variância e outros atributos estatísticos não existem, em sentido estatístico. Mas como resultado de algumas ações matemáticas, - sim, podemos somar macacos e pontos peça por peça. :) O que o resultado será provavelmente uma fábula.
Então e se não houver uma relação linear entre os dois processos aleatórios?
Suponha que haja uma medida da relação linear entre as duas filas, bem, o que você quer
você faz com ele? Construir uma regressão? Certo, vamos construir um e obter uma boa aproximação
de uma série para a outra e depois o quê? Conseguimos uma previsão? De forma alguma.
E com pirson e correlações isso não pode ser feito!
Afinal de contas, precisamos de dinâmica! E o que diabos é a dinâmica em uma quantidade escalar,
como correlação? E Pearson não serve de nada porque é simétrica.
vemos um gráfico simétrico e precisamos de uma medida assimétrica porque um
uma série tem que superar a outra.
:)
Quanto à não-estacionariedade e à detecção da relação de uma fila com outra, a
o principal é entender o que é estacionaridade e para que serve...
A estacionariedade é a imutabilidade dos momentos no tempo, através do eixo temporal das contagens,
mesmo que você comece a mudar uma série em relação a outra, você não encontrará a conexão, porque com seu
você destruiu essa relação dinâmica ao tornar a série homogênea no tempo.
Portanto, o principal é não exagerar :)
Uma discussão muito interessante! Informativa e divertida.
Mas eu tenho uma pergunta - em quase todas as páginas deste tópico (e na maioria dos outros tópicos) a expectativa calculada para uma série de preços forex vem à tona através do correio.
E como calcular o MO para uma série cronológica não-estacionária e não-transcendente? Afinal de contas, o conceito de MO só é introduzido para BPs perfeitamente convergentes.
Na próxima linha, propus estimar os parâmetros da BP usando quantitiles. Quando aplicado ao pagamento esperado, é sua estimativa pela mediana (e não pela média) dos últimos valores. Os resultados, aliás, são muito melhores em termos de ROS.
Minha opinião sobre a estacionariedade da série se justifica no mesmo lugar: no momento estou trabalhando no modelo, no qual a série resultante é a soma de dois processos estacionários (ou melhor, quase-estacionários - com características de flutuação lenta) aleatórios - a "calma" gaussiana e as "descontinuidades" de Poisson. Com esta abordagem, a não-estacionariedade do processo resultante é aparente. Esses desenvolvimentos que tenho até agora me permitem dizer que estou caminhando na direção certa no caminho para construir uma aproximação da realidade do modelo de preço.
Eu gostaria de inserir meus cinco centavos.
A correlação é simplesmente um número que é sempre obtido como resultado de um cálculo de fórmula, para tudo de -1 a +1. Aplicando a fórmula à BP, sempre teremos algum valor de correlação: entre qualquer par de moedas, entre um par de moedas e o movimento de Júpiter, entre um par de moedas e qualquer outra coisa.
Qualquer livro de estatísticas adverte sobre correlações e pseudo-correlações. Para separar um do outro é preciso usar outros métodos estatísticos, para não cair na ilusão do falso conhecimento. A maneira mais eficaz de separar correlações de pseudocorrelações, entretanto, é fazer algumas suposições significativas sobre a possibilidade de uma relação entre duas variáveis aleatórias. Com suposições a priori sobre a relação, podemos calcular correlações entre o euro dólar e a libra britânica, mas nunca incluiremos o yuan chinês. Usando o mataparato testamos estas suposições e mesmo tendo-as é muito fácil obter pseudo-correlações só porque as características estatísticas das BPs, como a exigência de normalidade, foram omitidas ou consideradas incorretamente.
Privalov escreveu um roteiro, os resultados correspondem aos de Matkadian. Escrevi o roteiro sem olhar para os outros, e comparei os resultados - são os mesmos que os de Beer e Matkad. Cento e cinqüenta pessoas já escreveram este CQ cento e cinqüenta vezes - e todos os resultados são os mesmos. Então, por que todos se apressariam a reescrever seus programas, descobrindo de repente que alguém tem sua própria interpretação do CQ da Pearson?
Como calcular o RI para uma série temporal não-estacionária e não-colapsante? Afinal, o conceito de MO só é introduzido para VR perfeitamente convergente.
E você não pode fazer isso com píeres e correlações!
Porque precisamos de dinâmica! E o que diabos é a dinâmica em uma quantidade escalar,
como uma correlação?
Há uma definição do CQ da Pearson na amostra. Não consigo entender o que todos estão contando, chamando-o de CQ da Pearson. Favor nomear a função no Mathcad. Para que eu possa ver sua descrição em detalhes na ajuda.
A preguiça é um grande poder.
http://books.google.ru/books?id=or8sS60Q0ooC&pg=PA159&lpg=PA159&dq=mathcad+corr&source=bl&ots=X2IwE5hGCI&sig=wXlaqOs7LlEQnozhuXyKb2_Fx14&hl=ru&ei=Z4apTPnRRHMyhOvH_1Y8M&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=2&ved=0CBoQ6AEwAQ#v=onepage&q=mathcad%20corr&f=false
corr(A,B) - cálculo do coeficiente de correlação da amostra da Pearson.