Ekonometri: bir adım ileriyi tahmin edin - sayfa 56

Yeni yorum
 
faa1947 :
çünkü durağan kalan, değerlerden herhangi birine eşit bir sabitle değiştirilebilir: ortalama, SCO, varyans, aralık - her şey ve durağanlık durumunda her şey mümkündür.

Onlar sabitler mi?
 
Vinin :

Onlar sabitler mi?
Hayır, kesinlikle konuşuyorum. Yukarıda, neredeyse durağan bir kalıntının grafiğini verdim. Örnek boyunca mo ve sko'da zayıf değişim. ve en önemlisi, salıncak yaklaşık 10 pip.
 

Bir nedenden dolayı, son zamanlarda inatla bana durağanlığın yanlış yerde aranması gerektiği, yani. doğrudan bir dizi alıntıdaki gerilemeden elde edilen artıklarda değil, başka bir şeyde.

Ancak her durumda, bulunması gerekir. Aksi takdirde, istatistiklerin kullanımı mahkumdur.

 
faa1947 :
Bir model oluşturmak için (benim icat etmediğim) bir teknikten bahsediyorum: orijinal durağan olmayan cotir, sabit bir kalan elde edene kadar bileşenlere ayrıştırılmalıdır. Bu gereklilik benim için sezgisel bir düzeyde iyi anlaşılmıştır (ki bu çok önemlidir), çünkü durağan artık değerlerden herhangi birine eşit bir sabitle değiştirilebilir: ortalama, standart, varyans, aralık - her şey ve her şey mümkündür. durağanlık durumu.
Bütün soru, bu durağan, sizce kalıntıyı hangi dönem veya geriye dönük olarak alacağınızdır. Retrospektif değiştirirseniz durağan kalıntının özellikleri de değişecektir, bu sorunu nasıl çözmeye çalışıyorsunuz? Optimizasyon?
 
Mathemat :

Bazı nedenlerden dolayı, son zamanlarda bana inatla durağanlığın yanlış yerde aranması gerektiği, yani. doğrudan bir dizi alıntıdaki gerilemeden elde edilen artıklarda değil, başka bir şeyde.

Ancak her durumda, bulunması gerekir. Aksi takdirde, istatistiklerin kullanımı mahkumdur.

Doğru, bu geriye kalan söz konusu retrospektife bağlı, köpek burada gömülü. Optimal bir retrospektif bulmak zor.
 
Kötü şöhretli retrospektife gelince, bende de var, ama farklı bir anlamda. Bu bir yumuşatma periyodu değil, sadece verilerin ayıklandığı bir periyottur. Ütü yok.
 
yosuf :
Bütün soru, sizce bu durağanlığı hangi dönem veya geriye dönük olarak almaktır, artık. Retrospektif değiştirirseniz durağan kalıntının özellikleri de değişecektir, bu sorunu nasıl çözmeye çalışıyorsunuz? Optimizasyon?

Çok rahatsız edici bir soru. Başlangıç modeli: kotir = trend + gürültü + mevsimsellik + periyodiklik + aykırı değerler.

Modelin ilk iki terimini tartışıyoruz. Forex'te mevsimsellik yoktur. Eh, emisyonları (haberleri) ihmal ettiler, ancak dönemsellik, yani kotirde, süresi değişen bir dalganın varlığını kastediyorum. Çok uzun bir süre boyunca, bu periyodikliği durağan olmamanın ana kaynağı olarak gördüm. Buna yaklaşımım yok.

çok kolay çözüyorum. Az sayıda gecikmeli bir model alıyorum. Regresyon katsayısının tahmini. 1 adım için tahmin (?) ihtimal. regresyonlar en az bir adımı değiştirmeyecektir. Katsayıların yanı sıra bir dizi regresyon özelliği de vardır (yukarıdaki tabloya bakın). Çubuğun gelmesi üzerine, regresyon değerlendirmesi tekrar yapılır - burada çok moda bir kelime uyarlaması uygundur.

 
yosuf :
Doğru, bu geriye kalan söz konusu retrospektife bağlı, köpek burada gömülü. Optimal bir retrospektif bulmak zor.
"Optimum pencere genişliği" nedir? Regresyon katsayısı, pencerenin genişliğine göre tahmin edilir. Hesaplar yaptım: Pencerenin genişliğini değiştirdim ve katsayısını karşılaştırdım. H1 için 30'a kadar çok, 40'tan sonra daha az ve 70'den sonra pratik olarak değişmezler. Bu arada, gözlem sayısı 30'u aştığında, t istatistiğinin olasılık olarak z istatistiğine yakınsadığı bir görüş var. aslında iki kez kontrol edildi, komik ama aynı.
 
faa1947 :

Çok rahatsız edici bir soru. Başlangıç modeli: kotir = trend + gürültü + mevsimsellik + periyodiklik + aykırı değerler.

Modelin ilk iki terimini tartışıyoruz. Forex'te mevsimsellik yoktur. Eh, emisyonları (haberleri) ihmal ettiler, ancak periyodiklik, yani kotirada, süresi değişen bir dalganın varlığını kastediyorum. Çok uzun bir süre boyunca, bu periyodikliği durağan olmamanın ana kaynağı olarak gördüm. Buna yaklaşımım yok.

çok kolay çözüyorum. Az sayıda gecikmeli bir model alıyorum. Regresyon katsayısının tahmini. 1 adım için tahmin (?) ihtimal. regresyonlar en az bir adımı değiştirmeyecektir. Katsayıların yanı sıra bir dizi regresyon özelliği de vardır (yukarıdaki tabloya bakın). Çubuğun gelmesi üzerine, regresyon değerlendirmesi tekrar yapılır - burada çok moda bir kelime uyarlaması uygundur.

Bu modeli parçalayalım:

1. Trend - hangi trendden bahsediyoruz, çünkü birçoğu var;

2. Gürültü - dikkate alınan trendin parametrelerine bağlıdır ve genellikle gürültünün kendisinin bir trendi vardır;

3. Periyodiklik - sinüs kendini gösterir, ancak iki ardışık Gama fonksiyonunun da neredeyse ideal bir tam periyot sinüsü verdiği akılda tutulmalıdır, bu nedenle henüz netlik yoktur;

4. Emisyonlar tahmin edilemez, ancak görünüşe göre koridorları özetlenebilir.

 
yosuf :

Bu modeli parçalayalım:

1. Trend - hangi trendden bahsediyoruz, çünkü birçoğu var;

2. Gürültü - dikkate alınan trendin parametrelerine bağlıdır ve genellikle gürültünün kendisinin bir trendi vardır;

3. Periyodiklik - sinüs kendini gösterir, ancak iki ardışık Gama fonksiyonunun da neredeyse ideal bir tam periyot sinüsü verdiği akılda tutulmalıdır, bu nedenle henüz netlik yoktur;

4. Emisyonlar tahmin edilemez, ancak görünüşe göre koridorları özetlenebilir.


neden tüm bunlar ... "trend" bile tahmin edilemezse)))
1...495051525354555657585960616263...139
Yeni yorum