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Todo curso de econometria (você é realmente econométrico?:)) nos diz qual é a variância das estimativas dos parâmetros do modelo e a velocidade de convergência das estimativas para valores reais: quanto menor o tamanho da amostra e se não houver mudanças estruturais na série, maior a variância das estimativas dos parâmetros do modelo. medida que o tamanho da amostra aumenta, a variância (na maioria das vezes:)) diminui conforme eps*sqrt(n), eps>0, sendo n o número de observações.
Os erros de estimativa dos parâmetros contribuem para o erro de qualquer modelo. Portanto, quanto menor a precisão da estimativa dos parâmetros - maior o erro do modelo.
Por outro lado, uma pequena janela permite a adaptação às mudanças de parâmetros. Na prática, este problema é muito melhor resolvido resolvendo o problema de decadência dos parâmetros do modelo, em vez de reduzir o tamanho da janela.
Em todos os cursos de econometria (você é realmente econométrico?:)
Eu não sou economista - sou formado em econometria. Como eles dizem, sinta a diferença.
Em meu trabalho, estou limitado a um pacote específico e não posso ir além dele. O pacote contém uma seleção do modelo ideal pelos seguintes critérios:
Li em um livro que acompanha o modelo que critérios diferentes dão melhores resultados para processos aleatórios iniciais diferentes, mas em média o melhor resultado dá a probabilidade logarítmica.
Com o testador, descobri que a janela para minha amostra varia de 20 a 40 barras - mais ou menos o mesmo resultado, mas se deteriora acentuadamente fora dessas dimensões. Mas isto está em minha amostra particular. Eu gostaria de ter alguma outra base - não confio no testador, ele dá um resultado particular, e não dá nenhuma base para generalizar este resultado.
Eu estava interessado no tipo de função w a partir daí. O saldo é de pouco ou nenhum interesse, analisar os meios (equidade).