Correlação, alocação em um portfólio. Métodos de cálculo - página 5

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Aleksey Nikolayev:
Há um problema com o cálculo da correlação trivial. Devido à não-estacionariedade inerente aos aumentos de preços, ela dá resultados errados (muitas vezes inflados). É por isso que a econometria geralmente toma o difícil caminho da construção de um modelo autoregressivo para a série.
Você poderia explicar a questão com mais detalhes em uma PM?
 
CHINGIZ MUSTAFAEV:
Você poderia, por favor, aprofundar a questão em uma mensagem particular?

Aqui está um exemplo simples deste efeito. Não estou pronto para descrever como lidar com isso em termos gerais, uma vez que é essencialmente um curso de econometria)

Vamos gerar quatro amostras independentes com o mesmo comprimento e com diferentes pagamentos esperados - as duas primeiras têm zero e as outras duas têm um. Espera-se que todas as correlações em pares sejam próximas de zero. Agora vamos fazer duas amostras delas, uma da primeira e a terceira, e uma da segunda e a quarta. São, naturalmente, independentes e, portanto, não correlacionadas, mas a correlação da amostra é visivelmente maior que zero. O código em R e seu resultado:

n <- 1000
v1 <- rnorm(n, mean = 0, sd = 1)
v2 <- rnorm(n, mean = 0, sd = 1)
v3 <- rnorm(n, mean = 1, sd = 1)
v4 <- rnorm(n, mean = 1, sd = 1)

v5 <- c(v1, v3)
v6 <- c(v2, v4)

print(cor(v1, v2))
print(cor(v3, v4))
print(cor(v5, v6))

0.01907343
0.01391064
0.2173542
 
Aleksey Nikolayev:

Aqui está um exemplo simples deste efeito. Não estou pronto para descrever como lidar com isso em termos gerais, uma vez que é essencialmente um curso de econometria)

Vamos gerar quatro amostras independentes com o mesmo comprimento e com diferentes pagamentos esperados - as duas primeiras têm zero e as outras duas têm um. Espera-se que todas as correlações em pares sejam próximas de zero. Agora vamos fazer duas amostras delas, uma da primeira e a terceira, e uma da segunda e a quarta. São, naturalmente, independentes e, portanto, não correlacionadas, mas a correlação da amostra é visivelmente maior que zero. O código em R e seu resultado:

Isso não é feito no RNG?
 
CHINGIZ MUSTAFAEV:
Isso não é feito em RNG?

Mais como PRNG, mas você pode se conectar a um RNG quântico, se quiser).

Sim, a função rnorm() em R gera uma amostra independente normalmente distribuída com parâmetros especificados.

 
CHINGIZ MUSTAFAEV:
Responda à pergunta, ou continue para os outros tópicos.
Eu não sei o que você está contando, mas não me parece correto.
Era sobre isso que se tratava o posto.
E sua resposta cheira a copos tingidos de rosa.
Afinal de contas, os pares 100% correlatos que você tem estão fora da mesa.
Os pares são pré-sincronizados, espero...
 
Aleksey Nikolayev:

Mais como PRNG, mas você pode se conectar a um RNG quântico, se quiser).

Sim, a função rnorm() em R gera uma amostra independente normalmente distribuída com determinados parâmetros.

uma muito picuinhas: eles subtraem/usam entropia ? o processo (função) que leva um tempo desagradavelmente longo. ele (entropia) se acumula lentamente, e sem ele nada é não cripto-resistente

sobre a mistura - que resultado era esperado? parece-me que mesmo em teoria a correlação parcial será obrigatória.

 
Maxim Kuznetsov:

muito picuinhas: elas lêem/usam entropia? o processo (função) leva um tempo desagradavelmente longo. ela (entropia) se acumula lentamente, e sem ela as coisas não são à prova de criptografia.

sobre a mistura - que resultado era esperado? parece-me que mesmo em teoria a correlação parcial será obrigatória.

Há algum pacote em R que permite que você se conecte a um computador quântico e tome o verdadeiro SF. Em algum lugar no fórum eu já os postei para seu nome) Para PRNG em R você pode escolher entre um monte de algoritmos (você pode ler a ajuda), mas eu realmente não entrei na pergunta.

Correlação e correlação seletiva são coisas muito diferentes. Por exemplo, a correlação pode muito bem ser inexistente, enquanto a correlação de amostras pode ser calculada para quase todas as amostras. O problema é uma total incompreensão do simples fato de que a correlação de amostras não é a definição de correlação (mas apenas uma estimativa da mesma, nem sempre precisa).

 
Aleksey Nikolayev:

Há algum pacote em R que permite que você se conecte a um computador quântico e tome SFs verdadeiros. Em algum lugar no fórum eu já os postei para seu nome) Para PRNG em R você pode escolher entre um monte de algoritmos (você pode ler a ajuda), mas eu realmente não entrei na pergunta.

Correlação e correlação seletiva são coisas muito diferentes. Por exemplo, a correlação pode muito bem ser inexistente, enquanto a correlação de amostras pode ser calculada para quase todas as amostras. O problema é uma total incompreensão do simples fato de que a correlação de amostras não é a definição de correlação (mas apenas uma estimativa da mesma, nem sempre precisa).

O Gsc costumava fazer uma estimativa, traçando a distribuição do número de contagens idênticas geradas. Quanto mais plana a linha, logicamente, melhor. Demorou alguns milhões de gerações. E você pode ver tudo claramente. Normalmente o mesmo algoritmo dá uma cópia da distribuição o tempo todo, não importa o quão supostamente aleatório seja.
 
Renat Akhtyamov:
O Gsc foi normalmente estimado traçando uma distribuição do número de ss gerados idênticos. Quanto mais plana a linha, logicamente, melhor. Levou vários milhões de gerações. E você pode ver tudo claramente. Normalmente o mesmo algoritmo dá uma cópia da distribuição o tempo todo, não importa o quão supostamente aleatório seja.

Um exemplo típico de como a intuição humana não funciona bem em problemas teóricos. A probabilidade de que haja coincidências é muito alta (o paradoxo dos aniversários)

 
Aleksey Nikolayev:

Há algum pacote em R que permite que você se conecte a um computador quântico e tome SFs verdadeiros. Em algum lugar no fórum eu já os postei para seu nome) Para PRNG em R você pode escolher entre um monte de algoritmos (você pode ler a ajuda), mas eu realmente não entrei na pergunta.

Correlação e correlação seletiva são coisas muito diferentes. Por exemplo, a correlação pode muito bem ser inexistente, enquanto a correlação de amostras pode ser calculada para quase todas as amostras. O problema é uma total incompreensão do simples fato de que a correlação de amostras não é a definição de correlação (mas apenas uma estimativa da mesma, nem sempre precisa).

Então, o quanto a ciência ousou dizer ? qual é exatamente o resultado insatisfatório.

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