Econometria: vamos discutir o balanço da CU. - página 10
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o que significa ser estacionário? Como é definido?
bem, aqui vamos nós - tenho que repetir o currículo do primeiro ano...... E eu pensava que todos os portadores de "conhecimento secreto" conheciam o currículo escolar - mas você não pode cortar uma série longa o suficiente em pedaços e comparar o MO e a variação? Muito complicado?
hooper para dar?
o que significa estacionário? Como é definido?
A definição mais simples: mo = constante, variância = constante.
Definido pelo teste de raiz da unidade, do qual há muitos.
Quão complicado? Em vez de símbolos "tendência", escrevi "HP".
Mas há considerações mais sérias. A fórmula de suavização de linha reta analítica (mais precisa do que dissuasiva) é muito dependente do tamanho da amostra. Vamos pegar a amostra EURUSD desde 2000. Vamos isolar a tendência como uma linha reta. quase uma linha reta horizontal, mas com desvios de cerca de 2500 pips! Isto é exatamente o que a máquina escreve - a temperatura média hospitalar. Mas se tomarmos qualquer filtro, obteremos uma variação de dezenas de pips. Como não estamos negociando em intervalos de tempo de 10 anos, podemos fazer com uma linha reta ao suavizar 50-100 observações. Mas algumas estimativas requerem mais observações. Eu sempre aplico um filtro para evitar entrar em detalhes. Uma consideração puramente prática.
Por isso, é compreensível, para dissuadir a série inicial, mas para a equidade, é desejável ter uma tendência em uma direção e mais ou menos constante.
A definição mais simples: mo = constante, variância = constante.
Determinado pelo teste de raiz da unidade, do qual há muitos.
bem, aqui vamos nós - temos que repetir o programa de estudos do primeiro ano...... E eu pensava que todos os portadores de "conhecimento secreto" conheciam o currículo escolar - mas você não pode cortar uma série longa o suficiente em pedaços e comparar Mo e variância? Muito complicado?
hooper para dar?
Bem, com mo=constante e variância=constante é absolutamente claro qual deve ser o modelo e qual deve ser o componente determinístico. Isto é, uma tendência linear.
Bem, com mo=constante e variância=constante é absolutamente claro qual deve ser o modelo e qual deve ser o componente determinístico. Isto é, uma tendência linear.
Bem, na verdade, a estacionariedade - Mo e variância não são constantes, mas devem flutuar, mas não além de certos limites..........
Bem, na verdade, a estacionaridade - MO e dispersão não são constantes, e devem, é claro, flutuar, mas não além de certos limites..........
Bem, isso é o que respondi ao autômato acima.
Então, você escreve:
"Um modelo sem normalidade será correto e adequado com uma certa precisão se a série estiver estacionária. "
Se a série estiver parada, então, subtraindo a tendência (mo), o residual será normal. Ou seja, a análise residual é a avaliação da robustez ou estacionaridade da distribuição (que na verdade é a mesma coisa).
P.S. as primeiras diferenças são estacionárias e a própria série de equidade tem uma raiz unitária
Bem, me dê um exemplo de um "bom" do seu ponto de vista, onde os resíduos não são normalmente distribuídos
Traçar uma linha de tendência com uma inclinação ascendente. Agora sobreponha os diferentes componentes de ruído com diferentes distribuições -- uniforme, normal, binomial, Cauchy, geométrico, logístico, Poisson, Weibull, ..... (continuar?)
Agora pense - o tipo de distribuição residual determina o componente tendência?
Traçar uma linha de tendência com uma inclinação ascendente. Agora sobreponha os diferentes componentes de ruído com diferentes distribuições -- uniforme, normal, binomial, Cauchy, geométrico, logístico, Poisson, Weibull, ..... (continuar?)
Agora pense sobre isso - o tipo de distribuição residual determina o componente tendência?
Não, não tem. Mas se os desvios desta maravilhosa tendência o apresentarem ao kolyan... Não queremos encontrá-lo aqui. É disso que se trata.
Traçar uma linha de tendência com uma inclinação ascendente. Agora sobreponha os diferentes componentes de ruído com diferentes distribuições -- uniforme, normal, binomial, Cauchy, geométrico, logístico, Poisson, Weibull, ..... (continuar?)
Agora pense - o tipo de distribuição residual determina o componente tendência?
Merda, era disso que eu estava falando. Mas eu não trocaria essa merda com a distribuição Cauchy, porque a variância e o mo são indefinidos ;) O componente tendência depende disso e não é esse o ponto. Trata-se de identificar o componente de tendência e confiar nele.
Traçar uma linha de tendência com uma inclinação ascendente. Agora sobreponha os diferentes componentes de ruído com diferentes distribuições -- uniforme, normal, binomial, Cauchy, geométrico, logístico, Poisson, Weibull, ..... (continuar?)