Корреляция,Аллокация в портфеле. Методы расчетов - страница 5

Новый комментарий
 
Aleksey Nikolayev:
Есть проблема с банальным расчётом корреляции. Из-за нестационарности присущей приращениям цен он даёт неверный (часто завышенный) результат. Поэтому обычно в эконометрике идут сложными обходными путями - через построение авторегрессионной модели для ряда.
Могли бы вы подробней расписать вопрос в лс? 
 
CHINGIZ MUSTAFAEV:
Могли бы вы подробней расписать вопрос в лс? 

Приведу здесь простейший пример данного эффекта. Как с этим бороться в общем виде излагать не готов - поскольку по сути это изложение курса эконометрики)

Сгенерируем четыре независимые выборки одинаковой длины с разными матожиданиями - у первых двух ноль, а у остальных - один. Все парные корреляции ожидаемо близки к нулю. Теперь составим из них две выборки - одна из первой и третьей, а другая из второй и четвёртой. Они, естественно, независимы и следовательно не коррелированы, но выборочная корреляция заметно больше ноля. Код на R и результат его работы:

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:

Приведу здесь простейший пример данного эффекта. Как с этим бороться в общем виде излагать не готов - поскольку по сути это изложение курса эконометрики)

Сгенерируем четыре независимые выборки одинаковой длины с разными матожиданиями - у первых двух ноль, а у остальных - один. Все парные корреляции ожидаемо близки к нулю. Теперь составим из них две выборки - одна из первой и третьей, а другая из второй и четвёртой. Они, естественно, независимы и следовательно не коррелированы, но выборочная корреляция заметно больше ноля. Код на R и результат его работы:

Это часом не в ГСЧ сделано?
 
CHINGIZ MUSTAFAEV:
Это часом не в ГСЧ сделано?

Скорее уж ГПСЧ, но при желании можно подключиться к квантовому ГСЧ)

Да, функция rnorm() в R генерирует нормально распределённую независимую выборку с заданными параметрами.

 
CHINGIZ MUSTAFAEV:
Отвечай по теме или флуди в других топиках.
Не понятно чо ты там насчитал, но по ходу не верно
Об этом и был пост
И твой ответ запах розовыми очками
Ведь 100% коррелирующие пары у тебя оказались за бортом
Пары, надеюсь, предваритеоьно синхронизированы по времени?
 
Aleksey Nikolayev:

Скорее уж ГПСЧ, но при желании можно подключиться к квантовому ГСЧ)

Да, функция rnorm() в R генерирует нормально распределённую независимую выборку с заданными параметрами.

очень-очень придирка: а энтропию они при этом вычитывают/используют ? тех.процесс (функция) который занимает  неприятно много времени. она (энтропия) медленно копиться, а без неё всякое не криптостойко

по поводу перемешиваний - а какой результат ожидался ? сдаётся мне что даже в теории частичная корреляция обязательна будет.

 
Maxim Kuznetsov:

очень-очень придирка: а энтропию они при этом вычитывают/используют ? тех.процесс (функция) который занимает  неприятно много времени. она (энтропия) медленно копиться, а без неё всякое не криптостойко

по поводу перемешиваний - а какой результат ожидался ? сдаётся мне что даже в теории частичная корреляция обязательна будет.

В R есть какой-то пакет, который позволяет подключаться к квантовому компьютеру и брать истинные СЧ. Где-то на форуме я уже выкладывал их для вашего тёзки) Для ГПСЧ в R можно выбрать из кучи алгоритмов (можно почитать справку), но особо не вникал в вопрос.

Корреляция и выборочная корреляция - это очень разные вещи. К примеру, корреляция может вполне быть отсутствующей, а выборочную корреляцию можно посчитать для практически любых выборок. Проблема в тотальном непонимании того простого факта, что выборочная корреляция не является определением корреляции (а лишь её оценкой, не всегда точной).

 
Aleksey Nikolayev:

В R есть какой-то пакет, который позволяет подключаться к квантовому компьютеру и брать истинные СЧ. Где-то на форуме я уже выкладывал их для вашего тёзки) Для ГПСЧ в R можно выбрать из кучи алгоритмов (можно почитать справку), но особо не вникал в вопрос.

Корреляция и выборочная корреляция - это очень разные вещи. К примеру, корреляция может вполне быть отсутствующей, а выборочную корреляцию можно посчитать для практически любых выборок. Проблема в тотальном непонимании того простого факта, что выборочная корреляция не является определением корреляции (а лишь её оценкой, не всегда точной).

Гсч обычно оценивал путем построения распределения количества одинаковых сгенерированных сч. Чем ровнее линия, по логике тем лучше. Брал несколько миллионов генераций. И четко все видно. Обычно один и тот же алгоритм дает копию распределения постоянно, каким бы оно якобы случайным не было.
 
Renat Akhtyamov:
Гсч обычно оценивал путем построения распределения количества одинаковых сгенерированных сч. Чем ровнее линия, по логике тем лучше. Брал несколько миллионов генераций. И четко все видно. Обычно один и тот же алгоритм дает копию распределения постоянно, каким бы оно якобы случайным не было.

Типичный пример того, что человеческая интуиция плохо работает в задачах теорвера. Вероятность наличия совпадений очень большая (парадокс дней рождения)

 
Aleksey Nikolayev:

В R есть какой-то пакет, который позволяет подключаться к квантовому компьютеру и брать истинные СЧ. Где-то на форуме я уже выкладывал их для вашего тёзки) Для ГПСЧ в R можно выбрать из кучи алгоритмов (можно почитать справку), но особо не вникал в вопрос.

Корреляция и выборочная корреляция - это очень разные вещи. К примеру, корреляция может вполне быть отсутствующей, а выборочную корреляцию можно посчитать для практически любых выборок. Проблема в тотальном непонимании того простого факта, что выборочная корреляция не является определением корреляции (а лишь её оценкой, не всегда точной).

так и сколько проречила наука ? чем конкретно результат не устроил.

123456789101112
Новый комментарий