Econometria: um passo à frente na previsão - página 126
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Os resultados que são postados nesta linha acima são obtidos dessa forma. O fator de lucro é um pouco acima de 1. Cheguei à conclusão de que o modelo não tem previsibilidade, e estou preso a isso. Para suavização, a HP foi aplicada com ladd = 1. Poderia estar aqui. Mas não está claro o que é "previsibilidade". Se você olhar o que você recebe no testador, o modelo não mantém a tendência e não se trata de inversões falsas.
(1) A questão não é sobre os resultados da previsão. Não estou interessado em nada disso. Como os coeficientes do modelo se comportam ao longo do tempo. Você pode ao menos mostrar gráficos de sua dinâmica.
(2) A HP é um filtro (Hodrick-Prescott)?, então é ainda pior.
(2) HP é um filtro (Hodrick-Prescott), então é ainda pior.
Bem, sim, no início não parecia importar. Necessidade de resolver o problema residual. Resolveu-o. Agora eu tenho dúvidas. Você tem uma reclamação válida contra a HP?
1) A questão não é o resultado da previsão. Não estou nada interessado nisso. Como os coeficientes do modelo se comportam ao longo do tempo. Você pode ao menos mostrar gráficos de sua dinâmica.
Finalmente, uma pergunta real. Eu fiz. Muito interessante. Vou cavar por aí agora e tentar afixá-las novamente.
a faa
У Вас имеются обоснованные претензии к НР?
De jeito nenhum! Não tenho reclamações sobre Prescott. Você sabe o quanto eu respeito Prescott, Prescott é uma cabeça, você não pode colocar o dedo na boca dele...
Finalmente, uma pergunta real.
Que porra, como antes eu estava te distraindo e te perguntando toda essa besteira.
Vou fazer algumas escavações e tentar afixar novamente.
Não se preocupe, é um desperdício de valiosas quilocalorias...
Modelo:
kotir hp1(-1 a -2) hp1_d(-1 a -1) eq1_hp2(-1 a -3) eq1_hp2_d(-1 a -4)
Entre parênteses está o atraso. A cada nova barra eu ajusto o número de defasagens
HP_d - diferença entre kotir e HP.
eq1_HP2 - suavização da diferença HP entre kotir e HP1(-1 a -2) hp1_d(-1 a -1)
eq1_hp2_d( -1 a -4) 'este é o último resíduo
Se tem heterocedasticidade, então eu modelo GARCH
Sem a estimativa GARCH, obtemos a equação
KOTIR = C(1)*HP1(-1) + C(2)*HP1(-2) + C(3)*HP1_D(-1) + C(4)*EQ1_HP2(-1) + C(5)*EQ1_HP2(-2) + C(6)*EQ1_HP2(-3) + C(7)*EQ1_HP2_D(-1) + C(8)*EQ1_HP2_D(-2) + C(9)*EQ1_HP2_D(-3) + C(10)*EQ1_HP2_D(-4)
Muitos coeficientes.
Calcários, mas muito. Quase estável.
Mas há um grande erro na estimativa de coeficientes para alguns deles. Precisamos dividir 100% pelo valor na estatística t
a faa
De jeito nenhum! Não tenho reclamações sobre Prescott. Você sabe o quanto eu respeito Prescott, Prescott é uma cabeça, você não pode colocar o dedo na boca dele...
como antes, eu o distraía e lhe perguntava toda essa besteira.
Não se preocupe, você está desperdiçando valiosas quilocalorias.
Tão delicado!
É claro que o cof é uma informação extremamente valiosa. E sua opinião é muito interessante. Você é o primeiro a perguntar e, nesse sentido, "finalmente".
Tão delicado!
Naturalmente, os coeficientes são informações extremamente valiosas. E sua opinião é muito interessante. Você é o primeiro a perguntar e, nesse sentido, "finalmente".
Você não pode ver nada :o( Pelo menos me dê um excelente com os dados, eu mesmo farei os gráficos, talvez eu analise alguma coisa
Quase estável.
São todos tortuosos. O que você quer dizer com "quase estável"?
Você não pode ver nada :o( Pelo menos me dê um arquivo Excel com dados, e eu mesmo construirei gráficos e os analisarei.
Eles são todos tortuosos, não são? O que você quer dizer com "quase estável"?
Eu estou anexando. Favor notar que o kotir é EURUSD.
Para cada coeficiente, o valor do coeficiente e o erro do coeficiente
Em anexo. Favor notar que o kotir é EURUSD.
Para cada coeficiente, o valor do coeficiente e o erro do coeficiente
Dei uma olhada mais de perto nas avaliações do software, mas não vejo nenhuma razão para estar feliz com isso. Se eu entendi o resultado corretamente, a EW mostra que o modelo é, de modo geral, falso:
(1) o coeficiente é -0,48, com desvio padrão de erro de 0,12, por exemplo -4,89 com desvio padrão de erro de 0,9 -2,9 com desvio padrão de erro de 1,0 etc. Estes são erros muito grandes, muito grandes, ou seja, estão quase na iminência de invalidar a estimativa.
(2) t estatísticas para o primeiro coeficiente é muito grande, (se bem me lembro, já faz muito tempo que não trabalho com ele, preciso atualizar meus conhecimentos), em outras palavras, o primeiro coeficiente não descreve de forma alguma o modelo, de certa forma - ele é apenas canhoto. A propósito, que "tendência" você tomou para o modelo HP?
(3) sim não há necessidade de estimar a probabilidade de que o parâmetro não seja zero. sim é claro que não é zero
(4) R-quadrado, não uma estimativa correta, eu expliquei por que, neste caso, não deve ser considerado de forma alguma. Literalmente falando, a escala do viés de preço não está normalizada, é como se você tivesse se afastado milhas da cotação e dissesse, woohooh ali será o preço. Sim, dentro dos limites das estatísticas de desvio sim, mas você não terá nenhum lucro com isso, você só perderá
OK, se eu não entender alguma coisa, eu descobrirei mais tarde.
Dei uma olhada mais de perto nas avaliações do software, mas não vejo nenhuma razão para estar feliz com isso. Se eu entendi o resultado corretamente, a EW mostra que o modelo é, em geral, falso:
(1) o coeficiente é de -0,48, com desvio padrão de erro de 0,12, por exemplo -4,89 com desvio padrão de erro de 0,9 -2,9 com desvio padrão de erro de 1,0 etc. Estes são erros muito grandes, muito grandes, ou seja, estão quase na iminência de invalidar a estimativa.
(2) t estatísticas para o primeiro coeficiente é muito grande, (se bem me lembro, já faz muito tempo que não trabalho com ele, preciso atualizar meus conhecimentos), em outras palavras, o primeiro coeficiente não descreve de forma alguma o modelo, de certa forma - ele é apenas canhoto. A propósito, que "tendência" você tomou para o modelo HP?
(3) sim não há necessidade de estimar a probabilidade de que o parâmetro não seja zero. sim é claro que não é zero
(4) R-quadrado, não uma estimativa correta, eu expliquei por que, neste caso, não deve ser considerado de forma alguma. Literalmente falando, a escala do viés de preço não está normalizada, é como se você tivesse se afastado milhas da cotação e dissesse woohooo ali será o preço. Sim, dentro dos limites das estatísticas de desvio sim, mas você não terá nenhum lucro com isso, você só perderá
OK, se eu não entender alguma coisa, eu descobrirei mais tarde.
(1) .... estes são erros muito grandes, muito grandes.
Sim. Por coeficientes individuais.
(2)t estatísticas para o primeiro coeficiente são muito grandes,
Errado. T-estatística = coeficiente/SCO
o primeiro coeficiente não descreve o modelo
É a primeira que o faz. Precisamos de 100 / t-estatísticas e obter o erro em %. Mas isto não resolve o problema com outros coeficientes.
E que "tendência" você tomou para o modelo HP?
Não há tendência. A HP está suavizando para obter ruído no resíduo.
(4) R-quadrado, não a estimativa correta,
É suposto estar correto. DW é cerca de dois, o que significa que o residual é normalmente distribuído. Ainda há erro de regressão = 11 pips, mas o erro da variável dependente = 212 pips
Mas aqui está o resultado da previsão
Favor observar que o erro médio % = 5,7%!!!!