Matstat Ekonometri Matan - sayfa 4
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Soru tam olarak anlaşılmadı - neden beyaz gürültü kullanıyorsunuz?
Böyle bir seriye ihtiyacınız varsa, Excel'de veya başka bir programda bir SB serisi oluşturabilir ve ilk farklarını alabilirsiniz - bu beyaz gürültü olacaktır.
Kaba bir tahmin uygunsa - fiyat serilerindeki ilk farklar da yarı Beyaz gürültüdür.
Gerçek şu ki, pratikte formüllerde üretilen rastgele seriler her zaman gürültü olmayabilir.
Ve ilk verilerden bazı hesaplamalar sonucunda ortaya çıkan seri.
Yani, gürültüde genel modelin hesaplamalarının doğruluğuna katkıda bulunan bazı dahili bilgiler vardır.
Bu yüzden bu gürültü yorumlarında kafam karıştı)) Ve bundan emin olmak istedim, bu gürültüyü kim anlıyor.
Rastgele hale getirin veya hesapladığınız gürültüyü kullanın.
Alexey, böyle bir soru ortaya çıktı.
Ekonometrik formüllere girdim ve birçok formülde beyaz gürültü olan bir değişken var.
Tanım olarak, beyaz gürültü, sabit bir birlik varyansı ile normalliğe sahip ideal özelliklere sahiptir.
Açıkçası, böyle bir beyaz gürültüyle gerçekte karşılaşılması pek olası değildir. Buradan soru şu:
pratikte beyaz gürültü olarak ne kullanılır?
Bu beyaz gürültü bir şekilde giriş verilerine dahil olmalı mı? Örneğin, artıkları gürültü olarak alın, ancak daha sonra normallik ve dağılım koşulu ihlal edilir.
Yoksa verilen özelliklerle basitçe rastgele oluşturulabilen gerçekten yabancı gürültü mü olmalı?
Yoksa kalıntılardan beyaz gürültünün özelliklerini elde etmenin amacı bu mu? Yani normallik vardır, varyans sabittir ve otokorelasyon yoktur.
Ekonometri ile ilgili ders kitaplarına bakmanız yeterlidir (Magnus, Verbeek, vb.). Bütün doğru şeyler genellikle orada söylenir.
Sonuç olarak, model her zaman eksik bir dizi faktörü hesaba katar ve geri kalanların neden atıldığına dair bir gerekçeye ihtiyacınız vardır. Genellikle diğer tüm faktörlerin basitçe beyaz gürültüye eklendiği varsayılır, bu da onları dikkatli bir şekilde incelememeyi mümkün kılar. Ancak bu tam olarak bir varsayımdır, genellikle modelin kalıntılarını inceleyerek yapılan, doğrulanması gereken bir hipotezdir. Modelin kalıntıları beyaz gürültü gibi görünmüyorsa, bu kötü bir modeldir ve başka bir modelle değiştirilmesi gerekir.
Beyaz gürültü Gauss olmak zorunda değildir, ancak model parametrelerini bulmak için en küçük kareleri kullanmayı mümkün kılan Gauss özelliğidir. Örneğin, gürültü Laplace'a göre dağıtılıyorsa, kareler yerine modüllerin toplamını en aza indirmek gerekli olacaktır. Maksimum olabilirlik ilkesini kullanarak hesaplarsanız bunu anlamak zor değildir.
Yani gönderinizin son satırı doğru.
Ekonometri ile ilgili ders kitaplarına bakmanız yeterlidir (Magnus, Verbeek, vb.). Bütün doğru şeyler genellikle orada söylenir.
Sonuç olarak, model her zaman eksik bir dizi faktörü hesaba katar ve geri kalanların neden atıldığına dair bir gerekçeye ihtiyacınız vardır. Genellikle diğer tüm faktörlerin basitçe beyaz gürültüye eklendiği varsayılır, bu da onları dikkatli bir şekilde incelememeyi mümkün kılar. Ancak bu tam olarak bir varsayımdır, genellikle modelin kalıntılarını inceleyerek yapılan, doğrulanması gereken bir hipotezdir. Modelin kalıntıları beyaz gürültü gibi görünmüyorsa, bu kötü bir modeldir ve başka bir modelle değiştirilmesi gerekir.
Beyaz gürültü Gauss olmak zorunda değildir, ancak model parametrelerini bulmak için en küçük kareleri kullanmayı mümkün kılan Gauss özelliğidir. Örneğin, gürültü Laplace'a göre dağıtılıyorsa, kareler yerine modüllerin toplamını en aza indirmek gerekli olacaktır. Maksimum olabilirlik ilkesini kullanarak hesaplarsanız bunu anlamak zor değildir.
Yani gönderinizin son satırı doğru.
Aynen öyle. Magnus benimle bir yerde yatıyordu, okumam gerek. Teşekkür ederim.
Açıklama için de teşekkürler, anladım.
Örneğin, gürültü Laplace'a göre dağıtılıyorsa, karelerin değil, modüllerin toplamını en aza indirmek gerekir. Maksimum olabilirlik ilkesini kullanarak hesaplarsanız bunu anlamak zor değildir.
Tüm sayısal seriler üç türe ayrılır - deterministik, rastgele ve stokastik.
"Stokastik" ve "rastgele" aynı şey değil mi?
"Stokastik" ve "rastgele" aynı şey değil mi?
Değil
"Stokastik" ve "rastgele" aynı şey değil mi?
Ekonometride her şey tepetaklak ve tepetaklaktır. İnsanların rastgele dediği şeye orada stokastik denir ve rastgele, stokastik ve deterministik karışımı olarak adlandırılır.
"Stokastik" ve "rastgele" aynı şey değil mi?
Kabaca konuşursak, görev bir tahmin veya sınıflandırmadır.
Deterministik bir süreç %100 tahmin edilebilirdir.
Stokastik hiç tahmin edilemez. Eh, tüm dünya için tahminde bulunmuyoruz, parayı sadece makineli tüfek ve Alejandro kazandı ....
Araştırmanın amacı, çeşitli yöntemler ve modeller kullanarak deterministik bir bileşeni ve tahmin edilmeyen bir kalıntıyı izole etmeye çalıştıkları rastgele süreçlerdir.
Kabaca konuşursak, görev bir tahmin veya sınıflandırmadır.
Deterministik bir süreç %100 tahmin edilebilirdir.
Stokastik hiç tahmin edilemez. Eh, tüm dünya için tahminde bulunmuyoruz, parayı sadece makineli tüfek ve Alejandro kazandı ....
Araştırmanın amacı, çeşitli yöntemler ve modeller kullanarak deterministik bir bileşeni ve tahmin edilmeyen bir kalıntıyı izole etmeye çalıştıkları rastgele süreçlerdir.
Evet...
Deterministik bir sürecin tahmin edilmesi gerekmez, çünkü önceden belirlenir, yani. önceden bilinir.
Rastgele bir süreç rastgeledir çünkü orada deterministik bir bileşen yoktur.
Evet...
Deterministik bir sürecin tahmin edilmesi gerekmez, çünkü önceden belirlenir, yani. önceden bilinir.
Rastgele bir süreç rastgeledir çünkü orada deterministik bir bileşen yoktur.
))) Rastgele bir süreçte deterministik bir bileşen yoksa, nasıl tahmin edilir?
Yine de tahmin edilen deterministik olmayan bir dizi örneği verin?