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Em anexo, encontra-se um curioso artigo sobre avaliação de modelos (TC).
A abordagem clássica para a avaliação TC é passar por um testador e obter algumas estatísticas e, em seguida, fazer um teste de avanço.
O artigo sugere outra abordagem - através de critérios informacionais são comparadas diferentes TSs, que podem estar próximas devido a mudanças nos parâmetros. Por este critério informativo é estimado o erro de previsão fora da amostra. O autor comparou 20 milhões(!) de modelos fechados e tirou algumas conclusões a partir desta base.
O interessante do artigo é precisamente a abordagem diferente da tradição habitual em AT.
Algumas vezes foi utilizado um índice do dólar como sintético, outras vezes foram calculadas taxas para cada moeda - muitas variações diferentes.
No anexo há um artigo sobre o mesmo tema usando o rublo como exemplo. Penso que a escolha da moeda não desempenha um papel importante. Mas este artigo é mais um olhar sobre muitos dos mesmos tópicos.
Traduziu uma visão geral das capacidades de análise da série temporal do R. Ver anexo.
Para os preguiçosos, vou enumerar as seções:
Previsão e Modelagem Univariada
Decomposição e Filtragem - Decomposição e Filtragem
Estacionaridade, Raízes da Unidade e Cointegração
Análise de séries cronológicas não lineares
Modelos de Regressão Dinâmica
Modelos de séries cronológicas multivariadas
Há um link para o original. Não faço nenhuma reivindicação sobre a qualidade da tradução, mas será suficiente para informar qualquer pessoa que deseje usá-la.
Observe que há uma enorme lista de programas prontos para construir o TC.
Boa sorte.
Em anexo um curioso novo artigo sobre um tópico que já foi discutido muitas vezes no fórum.
Trata-se da estrutura fractal do mercado. Poucas pessoas sabem que sinônimo de presença de fractais é a presença de uma longa memória em um quociente. O problema de dedernding em tais quocientes é investigado, e argumenta-se que é preciso lidar com a mudança de escala (temporal) do quociente, ou seja, mudança do cronograma - um análogo matemático de três janelas.
Poucas pessoas sabem que sinônimo de presença de fractais é a presença de uma longa memória em um cotidiano.
Eu provavelmente irritaria os outros se dissesse que a caminhada aleatória também é fractal e não tem memória. A fractalidade da caminhada aleatória pode ser provada matematicamente de forma muito simples.
Não se trata de provar algo, mas sim de aplicabilidade prática.
Com esta linha tento mostrar que existe um grande número de trabalhos teóricos baseados em problemas reais e na resolução de problemas reais.
A dois termos estreitamente relacionados, esqueci de acrescentar outro que traduz o problema dos fractais, memória longa, caudas grossas para o plano prático - estes são modelos FARIMA com integração fracionária. Estes são modelos ARIMA nos quais o valor de I, geralmente tomando inteiros positivos, pode ser fracionário e corresponder aos valores do índice Hurst. Hearst tem recebido muita atenção no site, e há uma biblioteca em R chamada fracdiff que resolve uma série de problemas nesta área. Além disso, existem outras bibliotecas para lidar com os fractais.
Eu ficaria muito feliz em discutir a fractalidade da caminhada aleatória, mas sujeito ao uso de algum código.
"Lições de outra revolução russa: o colapso da utopia liberal e a chance de um milagre econômico".
Infelizmente, eu não tenho o livro em si. Mas talvez incluindo de forma mais completa os conceitos aqui discutidos.
R não é claramente um frouxo.
TIOBE 2012 ranking: R é uma das vinte linguagens de programação mais populares
A natureza da distribuição não muda. A propósito, o próprio estudo começou com o fato de que o estranho comportamento da Relação de Probabilidade é perceptível, pode-se dizer, a olho nu:
Alexey, bom dia. Qual é o Indicador deRazão de Probabilidade?