Матстат Эконометрика Матан - страница 21

 
Aleksey Nikolayev:


4) В следующий раз опишу, как получается метод минимизации суммы модулей вместо МНК)

Рассмотрим модель линейной регрессии xi = a + b*i + ei по времени i=1, 2, ..., n, где ошибки ei - белый шум с распределением Лапласа. Плотность ошибок тогда имеет вид p(x,c)=0.5*c*exp(-c*|x|), log(p(x,c))=log(0.5)+log(c)-c*|x|

Функция правдоподобия для шума будет иметь вид L=p(d1,c)*p(d2,c)*...*p(dn,c), где di=xi-a-b*i - остатки модели. Логарифм функции правдоподобия LL=n*log(0.5)+n*log(c)-c*S, где S=|d1|+|d2|+...+|dn|. S не зависит от параметра c, поэтому задача максимизации LL решается в два этапа

1) минимизация S (поскольку c>0) по a и b

2) максимизация LL по параметру c, при найденном значении S.

Второй пункт решается несложно (как для экспоненциального распределения) c=n/S

С первым же пунктом проблема, поскольку в отличие от МНК эту задачу невозможно решить аналитически (на бумаге) и она решается только приближёнными численными методами на компьютере.

 
Интересно, что будет, если ошибки ei - белый шум с распределением Алексея Николаева. 
 
Алексей Тарабанов:
Интересно, что будет, если ошибки ei - белый шум с распределением Алексея Николаева. 

Белая зависть Петросяна к вам.

 
Aleksey Nikolayev:

Белая зависть Петросяна к вам.

Он мне позавидует, узнав, что я это всерьёз. 

 
Алексей Тарабанов:

Он мне позавидует, узнав, что я это всерьёз. 

Завязывайте с алкоголем.

 
Aleksey Nikolayev:

Завязывайте с алкоголем.

Не актуально. 

 
Алексей Тарабанов:
Интересно, что будет, если ошибки ei - белый шум с распределением Алексея Николаева. 

Вот диаграмма для дня, когда был скачок.

jd

jpD

 

Это диаграмма следующего дня.

nd

nxD

 
Aleksey Nikolayev:
Алексей, как бы вы измеряли величину раздвижки в парном трейдинге? Предполагая линейную связь ног.
 
secret:
Алексей, как бы вы измеряли величину раздвижки в парном трейдинге? Предполагая линейную связь ног.

Неужели данный вопрос не изучен в рамках крутого гибрида кибернетики и математики? )

Навскидку, посмотрел бы как меняются параметры (коэффициенты и дисперсия остатков) этой самой линейной зависимости со временем. Наверное, о самом факте раздвижки можно говорить только если корреляция и дисперсия приблизительно постоянны, а сдвиг плавно колеблется около некоего своего среднего значения. Соответственно, параметры этого колебания можно попытаться использовать для построения ТС)