Estatísticas de dependência entre aspas (teoria da informação, correlação e outros métodos de seleção de características) - página 29
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Eu mesmo passei muitos meses dominando redes neurais ...
Eu fico espantado que as pessoas que dominaram algumas coisas bastante complicadas (eu deveria acrescentar DSP a NS) não se preocupem em dominar a ciência diretamente relevante para seus negócios?
E em geral, não consigo entender por que não há econometria neste site? Iniciou uma busca há cerca de seis meses, obteve alguns links. Sobre tudo menos econometria.
...tentou diferentes tipos de transformações da série temporal original para melhorar sua estacionaridade, porque as NS são sensíveis a este fenômeno e inadequadamente treinadas
Do ponto de vista da econometria, NS nada mais são do que uma função de suavização e, na minha opinião, não são as mais bem-sucedidas. Há outras formas de suavização que são mais eficientes, manejáveis, elaboradas e ilustrativas. Mais importante, esses métodos geralmente envolvem a estimativa dos resultados do alisamento.
... mas os testes de estacionaridade não foram conduzidos.
O teste de estacionaridade é apenas o começo. O teste Dickey-Fuller não diz nada na grande maioria dos casos, e sempre dá números. Você tem que ir passo a passo, e quase não há resultados do próximo passo onde você pode rejeitar/aceitar estritamente a hipótese nula correspondente. Por exemplo, ao comparar dois modelos de acordo com o teste para um tipo de heterocedasticidade, você obtém dois números - 30% e 40% - probabilidade de não haver heterocedasticidade. Para o outro tipo de heterocedasticidade - 50% e 20% - a questão é: qual modelo é melhor?
Eu mesmo passei muitos meses dominando redes neurais ...
Eu fico espantado que as pessoas que dominaram algumas coisas bastante complicadas (eu deveria acrescentar DSP a NS) não se preocupem em dominar a ciência diretamente relevante para seus negócios?
E de qualquer forma, não consigo entender por que não há econometria neste site? Iniciou uma busca há cerca de seis meses, obteve alguns links. Sobre tudo menos econometria.
...tentou diferentes tipos de transformações da série temporal original para melhorar sua estacionaridade, porque as NS são sensíveis a este fenômeno e inadequadamente treinadas
Do ponto de vista da econometria, NS nada mais são do que uma função de suavização e, na minha opinião, não são as mais bem sucedidas. Há outras formas de suavização que são mais eficientes, manejáveis, elaboradas e ilustrativas. Mais importante, esses métodos geralmente envolvem a estimativa dos resultados do alisamento.
... mas os testes de estacionaridade não foram conduzidos.
O teste de estacionaridade é apenas o começo. O teste Dickey-Fuller não diz nada na grande maioria dos casos, e sempre dá números. Você tem que ir passo a passo, e quase não há resultados do próximo passo onde você pode rejeitar/aceitar estritamente a hipótese nula correspondente. Por exemplo, ao comparar dois modelos de acordo com o teste para um tipo de heterocedasticidade, você obtém dois números - 30% e 40% - probabilidade de não haver heterocedasticidade. Para o outro tipo de heterocedasticidade - 50% e 20% - a questão é: qual modelo é melhor?
E o que é DSP?
Para mim não é só negócios, mas mais apropriadamente a palavra "hobby". Eu trabalho em uma direção diferente e não tenho nem uma formação econômica nem matemática, mas sim uma formação em artes liberais usando métodos estatísticos. Devido a este contexto, estudo o que me interessa e, se percebo que me falta algum conhecimento, escavo para acumulá-lo. É como um efeito de bola de neve. Isso é apenas lirismo.
"Em termos de econometria, NS não é mais do que uma função de suavização e, em minha opinião, não é a mais bem-sucedida. Há outras formas de suavização que são mais eficientes, manejáveis, elaboradas e ilustrativas. Mais importante, esses métodos geralmente envolvem a estimativa dos resultados do alisamento".
Nem sempre é assim. Você nomeou uma aplicação particular de redes neurais. Você pode usá-los para classificar, rigidamente ou não rigidamente (probabilisticamente). Faça também análise de agrupamento. Eu tentei tudo isso, juntamente com a tarefa de aproximar uma função ao longo de uma série temporal.
"O teste Dickey-Fuller esmagadoramente não lhe diz nada, mas os números sempre dizem".
Este é o problema com muitos testes de hipóteses estatísticas.
Em geral, meu entendimento da pesquisa econométrica, pelo menos o seu, é que você pega algum tipo de curva ou linha aproximada e estuda uma série de resíduos a fim de obter ruído distribuído normalmente sem revisão. Certo?
O que é DSP?
Para mim, não é tudo negócios, mas a palavra "hobby" é mais apropriada. Trabalho em um campo diferente e não tenho nem uma formação econômica nem matemática, mas sim uma formação em artes liberais com métodos estatísticos. Devido a este contexto, estudo o que me interessa e, se percebo que me falta algum conhecimento, escavo para acumulá-lo. É como um efeito de bola de neve. Isso é apenas lirismo.
"Em termos de econometria, NS não é mais do que uma função de suavização e, em minha opinião, não é a mais bem-sucedida. Há outras formas de suavização que são mais eficientes, manejáveis, elaboradas e ilustrativas. Mais importante, esses métodos geralmente envolvem a estimativa dos resultados do alisamento".
Nem sempre é assim. Você nomeou uma aplicação particular de redes neurais. Você pode usá-los para classificar, rigidamente ou não rigidamente (probabilisticamente). Faça também análise de agrupamento. Eu tentei tudo isso, juntamente com a tarefa de aproximar uma função ao longo de uma série temporal.
"O teste Dickey-Fuller esmagadoramente não lhe diz nada, mas os números sempre dizem".
Este é o problema com muitos testes de hipóteses estatísticas.
Em geral, meu entendimento da pesquisa econométrica, pelo menos o seu, é que você pega algum tipo de curva ou linha aproximada e estuda uma série de resíduos a fim de obter ruído distribuído normalmente sem revisão. Certo?
E o que é DSP?
Processamento de sinal digital.
Nem sempre é assim. Você nomeou uma aplicação específica de redes neurais
Sim, é claro, e em econometria é mais amplo do que isso.
Você pega alguma curva ou linha aproximada e estuda uma série de resíduos para obter ruído distribuído normalmente não revisado. Certo?
Sim, esse é o objetivo. Embora não tenha sido alcançado, foi possível fazer modelos muito mais robustos, com uma variação na variação do erro de previsão dentro de 5%.
Sim, esse é o objetivo. Embora não tenha sido alcançado, conseguiu fazer modelos muito mais robustos, com uma variação na variação de erros de previsão dentro de 5%.
Eu faço a mesma coisa ao prever as vendas com modelos estatísticos. Como uma avaliação da qualidade do modelo - analisar os resíduos para autocorrelação e o tipo de função de densidade de probabilidade. Também, é claro, R^2. Estas são, em princípio, técnicas de previsão de séries cronológicas geralmente aceitas.
Quanto às redes neurais, talvez eu nunca tenha feito isso, e também deveria analisar os resíduos. Você está certo sobre isso (se eu estiver traçando uma curva de série aproximada).
Em relação à TI, o papel da teoria é encontrar desfasamentos significativos ou outras variáveis independentes. De fato, de fato, uma análise da série de resíduos também deve ser realizada no modelo construído.
Eu não entendo bem.
A Econometria trabalha com processos não estacionários, o algoritmo aproximado é descrito no post. Devemos entender que a não-estacionariedade nos leva ao fato de que não podemos pegar o melhor indicador ou um conjunto de indicadores e obter TS e negociar de forma estável, porque devido à não-estacionariedade qualquer estimativa de TS (PF, drawdown e outros) é fictícia e no futuro haverá partes de quociente, onde TS venderá o depósito.
A ciência de medir dados econômicos - econométricos, tem diferenças de outras ciências muito respeitáveis, mas é uma ciência independente separada e se propõe a agir consistentemente, fixando cada resultado intermediário como um modelo, visando obter um resíduo estacionário, dá estimativas de estabilidade do TS futuro quando se trabalha em um mercado não estacionário.
Isto é mostrado por um exemplo para EURUSD e três indicadores (linha reta, suavização exponencial, filtro Hodrick-Prescott) aqui.
Rapazes, vamos usar uma ciência separada para medir dados econômicos, e não tentar tirar algo das ciências vizinhas, só porque somos preguiçosos demais para ler o livro didático econométrico. Em nosso país, existem tais livros didáticos que datam de 2000, ou seja, há mais de 10 anos as universidades produzem especialistas que medem dados econômicos cientificamente e não sofrem a porcaria chamada "dependência da informação".
E de qualquer forma, vamos continuar com isso.
Seu argumento é claro, mas o problema com a econometria é que teorias e ferramentas erradas são criadas sobre crenças e suposições inicialmente erradas, então para essas ferramentas o objeto de estudo é substituído pelo mercado real, e uma conclusão é tirada sobre o quão semelhantes são os dois objetos de estudo diferentes.
Onde está a certeza de que a econometria não repetirá o destino da teoria de Ptolomeu em 20-30 anos? Esta teoria também já foi muito boa para explicar o mundo ao nosso redor.
Eis o que E.Peters escreve sobre o assunto (um matemático e um dos poucos que entendem tão bem o assunto):
E aqui está o que ele escreve sobre econometria:
Há muito mais exemplos em seu livro sobre onde teorias desapegadas da prática podem levar.
análise de resíduos para autocorrelação e tipo de função de densidade de probabilidade. Também, é claro, R^2. Estas são, em princípio, técnicas comuns de previsão de séries temporais.
Isto é apenas um começo, e no sentido de ser geralmente aceito, não completo. Completo é mostrado aqui, embora seja apenas um exemplo de uso. Três grupos de análises: coeficientes, resíduos e estabilidade. Se você puder conciliar as contradições, poderá obter uma estimativa, que é sempre um erro de previsão, pois o alvo é a previsão e tudo mais é um resultado intermediário.
Sempre me surpreende que as pessoas que dominaram algumas coisas bastante sofisticadas (eu deveria acrescentar DSP ao NS) não se preocupem em dominar a ciência que é diretamente relevante para seus negócios?
A Econometria só é relevante para um negócio se esse negócio for um negócio de jogo. Procure seus adeptos no site dos donos de cassinos.
Há muito mais exemplos em seu livro de onde a teoria desvinculada da prática pode levar.
A teoria do mercado eficiente não é considerada na econometria. Suas suposições são todas baseadas no fato de que o mercado não é eficiente. A Econometria não inclui Markowitz e seus apologistas para carteiras eficientes. A Econometria existe há mais de 100 anos e nunca foi desmentida por Peters, Mandelbrot e outros, pois originalmente se baseia no pressuposto de que o mercado é não-estacionário.
É a econometria que justifica uma previsão um passo à frente e mostra as razões para a deterioração fatal da previsão vários passos à frente.
É bom que você tenha um amigo Ptolomeu, mas isso não é motivo para negar a econometria, atribuindo-lhe o que ela não contém.
Besteira, ler livros, começar com o alfabeto.
O mesmo para você.