Matstat Ekonometri Matan - sayfa 21
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret 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
4) Bir dahaki sefere LSM yerine modüllerin toplamını minimize etme yönteminin nasıl elde edildiğini anlatacağım)
i=1, 2, ..., n zaman içinde bir lineer regresyon modeli xi = a + b*i + ei düşünün, burada ei hataları Laplace dağılımı ile beyaz gürültüdür. Hata yoğunluğu daha sonra p(x,c)=0.5*c*exp(-c*|x|), log(p(x,c))=log(0.5)+log(c)-c* biçimindedir. |x |
Gürültü için olabilirlik fonksiyonu L=p(d1,c)*p(d2,c)*...*p(dn,c) olacaktır, burada di=xi-ab*i modelin artıklarıdır. LL=n*log(0.5)+n*log(c)-c*S olabilirlik fonksiyonunun logaritması, burada S=|d1|+|d2|+...+|dn|. S, c parametresine bağlı değildir, bu nedenle LL'yi maksimize etme problemi iki aşamada çözülür.
1) a ve b'ye göre S'nin minimizasyonu (c>0'dan beri)
2) S'nin bulunan değeri ile c parametresi ile LL'nin maksimizasyonu.
İkinci nokta kolayca çözülür ( üstel dağılımda olduğu gibi) c=n/S
Birinci noktada bir problem var çünkü en küçük karelerden farklı olarak bu problem analitik olarak (kağıt üzerinde) çözülemez ve sadece bilgisayarda yaklaşık sayısal yöntemlerle çözülebilir.
Alexei Nikolaev'in dağılımı ile ei hataları beyaz gürültü ise ne olacağı ilginç.
Petrosyan beyaz seni kıskanıyor.
Petrosyan beyaz seni kıskanıyor.
Ciddi olduğumu bildiği için beni kıskanacak.
Ciddi olduğumu bildiği için beni kıskanacak.
Alkol ile durdurun.
Alkol ile durdurun.
İlgili değil.
Alexei Nikolaev'in dağılımı ile ei hataları beyaz gürültü ise ne olacağı ilginç.
İşte bir sıçramanın olduğu günün grafiği.
Bu ertesi günün grafiği.
Alexey, parite ticaretinde spread'i nasıl ölçersin? Bacakların doğrusal bir bağlantısını varsayarsak.
Bu soru, sibernetik ve matematiğin harika bir karışımı çerçevesinde incelenmedi mi? )
Hazırlıksız, bu çok doğrusal bağımlılığın parametrelerinin (katsayılar ve artıkların varyansı) zamanla nasıl değiştiğine bakardım. Muhtemelen, ancak korelasyon ve varyans yaklaşık olarak sabitse ve kayma, ortalama değerlerinin bazılarında düzgün bir şekilde dalgalanıyorsa, kaydırma gerçeğinden bahsedilebilir. Buna göre, bu salınımın parametreleri TS'yi oluşturmak için kullanılabilir)