Econometria: um passo à frente na previsão - página 100
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Você pode discutir isso em outro tópico. Há algum resultado (relatório, monitoramento)?
Isso é certo - não há muito a discutir neste tópico...
Bem, há um resultado, é claro. Se não houvesse resultado, eu não mentiria. Os cálculos são feitos com base nos resultados, o modelo é corrigido, os parâmetros técnicos são determinados.
Que tal isto: ainda estou fazendo minha experiência -- 10 meses à frente -- se surgir alguma dúvida pelo caminho, eu explicarei, explicarei... Mas, concordo, explicar o que é um derivado seria demais... Ou seja, alguns conhecimentos básicos são assumidos.
Sim, para entendê-lo, é preciso fazer algum esforço, e às vezes considerável, e fazer algum trabalho cognitivo. Mas eu não poderia fazer esse trabalho de raciocínio para alguém, mesmo que quisesse.
Oleg, eu não preciso explicar o que é um derivado. Estou familiarizado com TAU na medida do suficiente para entender o que você desenhou. Portanto, sobre a bagagem básica do conhecimento - certamente não é para mim.
Simplesmente salientei que não vi nenhum detalhe (um modelo de algo) nesse fio. E eu não sou o único.
São apenas esquemas nus (veja meu posto anterior, também fiz perguntas lá, as quais você não respondeu).
Oleg, eu não preciso explicar o que é um derivado. Sei o suficiente sobre a TAU para entender o que você desenhou. Portanto, quanto aos conhecimentos básicos, definitivamente não é para mim.
Simplesmente salientei que não vi nenhum detalhe (um modelo de algo) nesse fio. E eu não sou o único.
São apenas esquemas nus (veja meu posto anterior, também fiz ali perguntas que você não respondeu).
Não, não... não é sobre você... é uma afirmação figurativa... embora o destinatário não tenha hesitado em aparecer :)))))
Bem, nu é nú... Para mim, no entanto, eles têm um significado muito definido.
Bem... Vamos deixar as coisas assim...
Isso é certo - não há muito a discutir neste tópico...
Bem, há um resultado, é claro. Se não houvesse resultado, eu não mentiria. Com base nos resultados, os cálculos são feitos, o modelo é corrigido e os parâmetros técnicos são determinados.
E onde eles estão (estatísticas, monitoramento)?
Geralmente, alguns indivíduos têm uma lógica "interessante" -- se o resultado for uma merda, é aceito como norma....
Digamos apenas que não é suspeito. Mas os 70,000% são muito suspeitos. É até estranho.
Isso é porque não há cavalheiros por perto.
Digamos apenas que não é suspeito. Os 70.000%, por outro lado, são altamente suspeitos. É até um pouco estranho.
ded e mais prometidos ;)
Gostaria de retornar o tema às suas raízes.
Informações de fundo sobre o tema são apresentadas em dois artigos:
Análise das características estatísticas dos indicadores
Econometria: Previsão de um passo à frente
O seguinte modelo foi proposto:
EURUSD hp1(-1 até -2) hp1_d(-1 até -1) eq1_hp2(-1 até -3) eq1_hp2_d(-1 até -4)
onde hp1 é indicador Hodrick-Prescott de 1/DX, onde DX é indicador de dólar.
hp1_d - resíduo = 1/DX - hp1
eq1_hp2 é o indicador Hodrick-Prescott do residual = 1/DX - (hp1(-1 a -2) + hp1_d(-1 a -1))
eq1_hp2_d é residual do alisamento anterior.
Os atrasos (barras anteriores) são especificados entre parênteses. Ou seja, o modelo utiliza valores de 2, 1, 3 e 4 barras, respectivamente.
Eu fiz uma previsão de uma semana usando este modelo que mostrou resultados positivos de 5 a 2.
Depois publiquei os resultados dos testes em EViews. Estou repetindo aqui esse resultado:
Esta tabela mostra as propriedades do modelo:
R-quadrado- a qualidade do modelo é adequada ao quociente, se = 1, corresponde
S.E. de regressão - o erro de ajustar a regressão ao quociente. Se tomarmos 4 casas decimais, o erro varia de 11 a 55 pips.
LM ACF - mostra a probabilidade de ausência de autoregressão no residual. Em vermelho, onde não podemos rejeitar a hipótese de que não há autocorrelação, ou seja, há uma
Próximas duas barras: testes para a presença de heterocedasticidade no resíduo do modelo. Mostra a probabilidade de ausência. A tabela mostra os resultados da otimização e modelagem da heterocedasticidade quando necessário, ou seja, não podemos ver se ela estava inicialmente presente no resíduo.
Teste RESET - probabilidade de não haver erros de especificação: variáveis ausentes, erro de forma funcional, correlação com erro (com residual)
Max Prob C é a probabilidade máxima de que os coeficientes da equação de regressão sejam iguais a zero.
Lambda H1 a H2 é o valor lambda para o indicador Hodrick-Prescott.
as duas últimas barras são o número de defasagens no modelo. A adaptação foi aplicada e podemos ver que um deslocamento de uma barra leva a uma mudança no número de defasagens. Os critérios de seleção foram: min LM ACF e min Prob C
Os resultados resumidos são os seguintes:
Temos resultados surpreendentes dentro da amostra e mais do que modestos fora da amostra. O valor do fator de lucro de 1,22 não deve nos encorajar, pois pode espremer um determinado movimento de quotização. Mais objetivo é o fator de lucro nas observações = 0,77, o que mostra que de 40 negócios (um negócio em cada barra) 22 eram deficitários e 17 eram lucrativos.
Qual é o problema?
Uma abordagem comum ao TS: nós o criamos, o executamos no testador, obtemos um mau resultado - vamos atualizá-lo. O que mudar - não sei.
Idéia:
É possível encontrar algumas propriedades do TS que poderiam ser uma referência e pelos valores dos quais se poderia julgar a qualidade do TS antes de testá-lo? Isto é - testamos apenas um "bom" TS. Tenho certeza de que o testador pode mostrar bons resultados para um TS inoperante.
Sugiro que você pare com o guincho dos ignorantes de que a econometria é ruim e só por causa disso você não deve prestar atenção a ela. Há ferramentas específicas disponíveis. Eles são mostrados na tabela. O que pode ser espremido de ferramentas específicas para a construção do TS "correto"? Lembremos: antes de dirigir um carro, é preciso ter certeza de que ele está em boas condições de funcionamento. Temos uma atitude diferente em relação ao TC - determinamos sua capacidade de serviço pelo dreno do depósito.
Ainda pronto para implementar sugestões em EViews e publicar resultados.
faa, como eu entendo, você tem 40 previsões e 40 resultados para estas previsões no período seco. Você poderia fazer uma tabela separada para maior clareza - número de n/a | cotir-forecast | cotir-resultado | porque a abundância de dígitos é um pouco confusa.
KOTIR_D - incremento do quociente
FORECAST_IN - previsão dentro da amostra, ou seja, ajuste para toda a amostra e depois previsão dentro - olhar típico para o futuro
FORECAST_OUT - prever um passo à frente fora da amostra, ou seja, encaixar o modelo na amostra (40 observações) e depois prever 41 observações. Como ainda se trata de dados históricos, posso compará-los ao fato de
RESULT_IN e RESULT_OUT são resultados calculados. O "-" é a perda.
A amostra inteira é de 5000 amostras (leia com atenção), e eu analisei a correlação para as primeiras 500 amostras. Trolls, - o cálculo está correto. Para outras variações de duração e intervalo de tempo a ACF será diferente, o que você e nosso economista mostraram. não se preocupe, mantenha-se ocupado com algo útil.
Você também deve ler com mais atenção o que lhe é pedido. Você não mostrou a ACF inteira, apenas as primeiras 500 amostras, embora a amostra fosse maior. Era sobre isso que eu estava perguntando.
Mostrar o todo, todos os 5000 contam. Estou apenas me perguntando como será (de acordo com minha pesquisa cerca de 90% é um modelo de elo oscilante, se você fizer o processamento correto, é claro, embora não seja necessário...).