Эконометрика: прогноз на один шаг вперед - страница 82
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
???????
точно?
Топикстартеру: попробуйте взять первые разности вашего ценового ряда, перемешать их, проинтегрировать, оценить параметры предлагаемой модели и посчитать её коэффициент детерминации.
А какова цель?
Проинтегрировать. Взять разность?
Для разностей модель не работает. Это видно выше в табл. Там получили отрицательный R-квадрат
А какова цель?
Вообще-то это простейший способ проверить, работает ли ваша модель на самом деле. Если на проинтегрированном ряде перемешанных приращений цены будет гораздо меньший R^2 - значит в вашей модели действительно что-то есть.
Проинтегрировать. Взять разность?
Для разностей модель не работает. Это видно выше в табл. Там получили отрицательный R-квадрат
Читайте внимательнее. Я не предлагал применять к разностям
Вообще-то это простейший способ проверить, работает ли ваша модель на самом деле. Если на проинтегрированном ряде перемешанных приращений цены будет гораздо меньший R^2 - значит в вашей модели действительно что-то есть.
Что такое приращения и что такое проинтегрированных? если можно на примере. Имеет ли это отношение к бутстрэпу?
Приращения - это returns.
returns(0) = Close[0]-Close[1] в МТ4.
Проинтегрированный - это накопленный. Если знать начальную цену на баре 10 и returns начиная с этого бара и дальше до нулевого, то мы можем легко найти цену на нулевом, просуммировав все returns и добавив цену на 10-м баре. Здесь суммирование = интегрирование.
Не верю, что эконометрист не знает, что такое приращения.
Бутстрэп - это совсем другое, и он имеет отношение к новым статметодам с ускоренной сходимостью к предельным распределениям.
Приращения - это returns.
returns(0) = Close[0]-Close[1] в МТ4.
Проинтегрированный - это накопленный. Если знать начальную цену на баре 10 и returns начиная с этого бара и дальше до нулевого, то мы можем легко найти цену на нулевом, просуммировав все returns и добавив цену на 10-м баре. Здесь суммирование = интегрирование.
Не верю, что эконометрист не знает, что такое приращения.
Бутстрэп - это совсем другое, и он имеет отношение к новым статметодам с ускоренной сходимостью к предельным распределениям.
ARIMA = АРПСС(p,d,q) - авторегрессия проинтегрированного скользящего среднего. d - это порядок разности, называется проинтегрированное. Все-таки желательны пояснения anonymous
Мысль для меня новая и если я пойму, то обязательно попробую.
Что такое приращения и что такое проинтегрированных? если можно на примере.
Пусть p[i], i=1..n - вектор, в котором содержится исходный временной ряд (значения цены за какой-то период).
1. Вычисляем приращения цены: r[i]=p[i+1]-p[i], i=1..(n-1)
2. Перемешиваем вектор приращений цены, получаем: r2[i], i=1..(n-1)
3. Вычисляем кумулятивную сумму вектора r2: p2[1]=0; p2[i]=p2[i-1]+r2[i-1], i=2..n
Испытываем модель на полученных данных p2[].
Численный пример:
p={0.9379413 0.1411467 0.2540312 1.5440039 1.2363895} // некоторый ценовой ряд
r={-0.7967946 0.1128845 1.2899727 -0.3076144} // дифференцируем
r2={-0.7967946 -0.3076144 0.1128845 1.2899727} // перемешиваем
p2={0 -0.7967946 -1.1044090 -0.9915245 0.2984482} // интегрируем
Вы хоть понимаете, что пишете, коллега?
Я давно ничего не понимаю. Просто довожу до сведения имеющуюся терминологию, которая была придумана для запутывания классового противника, не желающего читать книги.