Econometria: um passo à frente na previsão - página 82
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Exatamente?
Topekstarter: Tente pegar as primeiras diferenças de sua série de preços, misturá-las, integrá-las, estimar os parâmetros do modelo proposto e calcular seu coeficiente de determinação.
Qual é o objetivo?
Para integrar. Para fazer a diferença?
O modelo não funciona para as diferenças. Você pode ver isso na tabela acima. Você tem um quadrado R negativo lá
Qual é o objetivo?
Na verdade, esta é a maneira mais simples de verificar se seu modelo realmente funciona. Se há um R^2 muito menor na série integrada de aumentos de preços mistos, então realmente há algo em seu modelo.
Para integrar. Para fazer a diferença?
O modelo não funciona para diferenças. Você pode vê-lo na tabela acima. Você obteve um R-quadrado negativo lá
Leia com atenção. Eu não sugeri aplicá-la às diferenças.
Esta é na verdade a maneira mais simples de verificar se seu modelo realmente funciona. Se há um R^2 muito menor na série integrada de aumentos de preços mistos, então realmente há algo em seu modelo.
O que são incrementos e o que são misturados? se você puder dar um exemplo. É relevante para o bootstrap?
Os incrementos são retornos.
retornos(0) = Fechar[0]-Fechar[1] em MT4.
Integrado é o acumulado. Se soubermos o preço inicial na barra 10 e retornos a partir dessa barra até zero, podemos facilmente encontrar o preço em zero somando todos os retornos e adicionando o preço na barra 10. Aqui somatório = integração.
Eu não acredito que um economista não saiba o que são incrementos.
Bootstrap é diferente, e tem a ver com novos métodos de estatutos com convergência acelerada para distribuições marginais.
Os incrementos são retornos.
retornos(0) = Fechar[0]-Fechar[1] em MT4.
Integrado é o acumulado. Se soubermos o preço inicial na barra 10 e retornos a partir dessa barra até zero, podemos facilmente encontrar o preço em zero somando todos os retornos e adicionando o preço na barra 10. Aqui somatório = integração.
Eu não acredito que um economista não saiba o que são incrementos.
Bootstrap é algo completamente diferente, e tem a ver com novos métodos estatutários com convergência acelerada para distribuições marginais.
ARIMA = ARPSS(p,d,q) é uma autoregressão da média móvel integradora. d é a ordem de grandeza da diferença, chamada de cointegrada. O esclarecimento ainda é desejável .
A idéia é nova para mim e se eu a entendo, definitivamente vou tentar.
O que são incrementais e o que são reintegrados? se você puder dar um exemplo.
Que p[i], i=1...n seja um vetor que contenha a série cronológica original (valores de preços em algum período).
1. Vamos calcular os incrementos de preço: r[i]=p[i+1]-p[i], i=1...(n-1)
2. Misture o vetor dos aumentos de preço e obtenha: r2[i], i=1...(n-1)
3. Calcular a soma cumulativa do vetor r2: p2[1]=0; p2[i]=p2[i-1]+r2[i-1], i=2..n
Teste o modelo nos dados obtidos p2[].
Exemplo numérico:
p={0,9379413 0,1411467 0,2540312 1,5440039 1,2363895} // algumas séries de preços
r={-0,7967946 0,1128845 1,2899727 -0,3076144} // diferenciar
r2={-0,7967946 -0,3076144 0,1128845 1,2899727} // shuffle
p2={0 -0,7967946 -1,1044090 -0,9915245 0,2984482} // integrar
Você tem alguma idéia do que está escrevendo, colega?
Há muito tempo eu não entendia nada. Apenas trazendo à sua atenção a terminologia disponível, que foi inventada para confundir o adversário de classe que não quer ler livros.