Ekonometri: bir adım ileriyi tahmin edin - sayfa 82

 
Farnsworth :
Zaman en durağan olmayan süreçtir


???????

kesinlikle?

 
anonymous :


Konu başlatıcı: fiyat serinizin ilk farklarını almaya çalışın, bunları karıştırın, entegre edin, önerilen modelin parametrelerini değerlendirin ve belirleme katsayısını hesaplayın.

Ve amaç nedir?

Birleştirmek. Farkı al?

Farklılıklar için model çalışmıyor. Bu, yukarıdaki tabloda görülebilir. Negatif bir R-kare var

 
faa1947 :

Ve amaç nedir?


Aslında bu, modelinizin gerçekten çalışıp çalışmadığını kontrol etmenin en kolay yoludur. Karışık fiyat artışlarının entegre serisinde çok daha küçük bir R^2 varsa, o zaman modelinizde gerçekten bir şey var.

Birleştirmek. Farkı al?

Farklılıklar için model çalışmıyor. Bu, yukarıdaki tabloda görülebilir. Negatif bir R-kare var

Dikkatlice oku. Farklılıklara başvurmayı önermedim

 
anonymous :


Aslında bu, modelinizin gerçekten çalışıp çalışmadığını kontrol etmenin en kolay yoludur. Karışık fiyat artışlarının entegre serisinde çok daha küçük bir R^2 varsa, o zaman modelinizde gerçekten bir şey var.


Artışlar nedir ve ne entegre edilir? mümkünse bir örnekle. Bunun önyükleme ile ilgisi var mı?

 

Artışlar iadelerdir.

MT4'te döner(0) = Kapat[0]-Kapat[1].

Entegre biriktirilir. 10. çubuktaki başlangıç fiyatını ve bu çubuktan başlayıp sıfıra devam eden getirileri biliyorsak, tüm getirileri toplayıp 10. çubuktaki fiyatı ekleyerek 0 numaralı çubuktaki fiyatı kolayca bulabiliriz. Burada toplama = entegrasyon.

Bir ekonometristin artımların ne olduğunu bilmediğine inanmıyorum.

Bootstrap oldukça farklıdır ve dağılımları sınırlamak için hızlandırılmış yakınsama ile yeni istatistiksel yöntemlerle ilgilidir.

 
Mathemat :

Artışlar iadelerdir.

MT4'te döner(0) = Kapat[0]-Kapat[1].

Entegre biriktirilir. 10. çubuktaki ilk fiyatı ve bu çubuktan başlayan ve sıfıra kadar olan getirileri biliyorsak, tüm getirileri toplayıp 10. çubuktaki fiyatı ekleyerek sıfırdaki fiyatı kolayca bulabiliriz. Burada toplama = entegrasyon.

Bir ekonometristin artımların ne olduğunu bilmediğine inanmıyorum.

Bootstrap oldukça farklıdır ve dağılımları sınırlamak için hızlandırılmış yakınsama ile yeni istatistiksel yöntemlerle ilgilidir.

ARIMA = ARIMA(p,d,q) - entegre hareketli ortalama otoregresyon. d, tümleşik olarak adlandırılan farkın sırasıdır. Yine de, açıklamalara açığız anonim

Fikir benim için yeni ve anlarsam kesinlikle deneyeceğim.

 
faa1947 : d, tümleşik olarak adlandırılan farkın sırasıdır.
Ne yazdığını anlıyor musun meslektaşım?
 
faa1947 :


Artışlar nedir ve ne entegre edilir? mümkünse bir örnekle.


p[i], i=1..n orijinal zaman serisini (bir dönem için fiyat değerleri) içeren bir vektör olsun.

1. Fiyat artışlarını hesaplayın: r[i]=p[i+1]-p[i], i=1..(n-1)

2. Fiyat artışlarının vektörünü karıştırıyoruz, şunu elde ediyoruz: r2[i], i=1..(n-1)

3. r2 vektörünün kümülatif toplamını hesaplayın: p2[1]=0; p2[i]=p2[i-1]+r2[i-1], i=2..n

Modeli alınan p2[] verisi üzerinde test ediyoruz.

Sayısal örnek:

p={0.9379413 0.1411467 0.2540312 1.5440039 1.2363895} // bazı fiyat serileri

r={-0.7967946 0.1128845 1.2899727 -0.3076144} // farklılaşma

r2={-0.7967946 -0.3076144 0.1128845 1.2899727} // karıştır

p2={0 -0.7967946 -1.1044090 -0.9915245 0.2984482} // entegre

 
Mathemat :
Ne yazdığını anlıyor musun meslektaşım?

Uzun zamandır hiçbir şey anlamıyorum. Ben sadece kitap okumak istemeyen sınıf düşmanını şaşırtmak için icat edilmiş mevcut terminolojiyi dikkatinize sunuyorum.

 
faa1947 : Uzun zamandır hiçbir şey anlamıyorum. Ben sadece kitap okumak istemeyen sınıf düşmanını şaşırtmak için icat edilmiş mevcut terminolojiyi dikkatinize sunuyorum.
ARIMA . d parametresinin anlamı burada açıklanmıştır. Bu farklılaşma sırasıdır.