Matstat 计量经济学 Matan - 页 4

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denis.eremin:

我不太理解这个问题--为什么使用白噪声？

如果你需要这样一个系列，你可以在Excel或其他程序中生成一个SB系列，并取其第一个差值--这将是白噪声。

如果一个粗略的估计符合--价格系列的第一个差值也是准白噪声的。

问题是，在实践中，在公式中，噪声可能 并不总是随机生成的系列。
它是由原始数据的一些计算得出的系列。
也就是说，噪声中有一些内部信息，有助于整个模型计算的准确性。
所以，我对噪声的这些解释感到困惑 ))我想确认一下，谁能理解这种噪音是怎么回事。
随机化，或使用你 计算的噪音。

 
Roman:

阿列克谢，出现了这样一个问题。
我钻研过计量经济学公式，在许多公式中，有一个变量是白噪声。
根据定义，白噪声具有完美的特性，存在常态性，方差恒定为1。
显然，这样的白噪声在现实中可能是找不到的。因此，问题是：
在实践中，什么被用作白噪声？
这种白噪声与输入数据有什么关系吗？例如，把残差当作噪声，但这样就会违反正态性和分散性条件。
或者说，它真的应该是不相干的噪声，可以简单地以特定的特征随机生成？
或者这就是重点，从残差中获得白噪声特征？也就是说，正态性是存在的，方差是不变的，没有自相关。

你只要看看计量经济学教科书（Magnus, Verbeek等）就知道了。他们通常在那里拼出所有正确的东西。

问题是，一个模型总是考虑到一组不完整的因素，需要说明为什么要放弃其他因素。通常认为所有其他因素加起来只是白噪声，所以你不必仔细研究它们。但这只是一个假设，一个需要被证实的假设，这通常是通过检查模型的残差来完成。如果模型的残差看起来不像白噪声，那么它就是一个坏的模型，需要改成另一个。

白噪声不一定是高斯的，但正是它的高斯性使得MNA可以被应用于寻找模型参数。例如，如果噪声是拉普拉斯分布，那么你将不得不最小化模数之和而不是平方。如果用最大似然原则计算，这并不难算出来。

因此，你帖子的最后一行是正确的。

 
Aleksey Nikolayev:

只要看看计量经济学教科书（Magnus, Verbik, etc.）就知道了。他们通常会说出所有正确的做法。

问题是，一个模型总是对一组不完整的因素进行核算，你需要一个理由来说明为什么放弃其他的因素。通常认为所有其他因素加起来只是白噪声，所以你不必仔细研究它们。但这只是一个假设，一个需要被证实的假设，这通常是通过检查模型的残差来完成。如果模型的残差看起来不像白噪声，那么它就是一个坏的模型，需要改成另一个。

白噪声不一定是高斯的，但正是它的高斯性使我们可以应用ANC来寻找模型参数。例如，如果噪声是拉普拉斯分布，那么就有必要使模数之和最小化，而不是平方。如果用最大似然原则计算，这并不难算出来。

所以你帖子的最后一行是正确的。

正是如此。我有马格努斯躺在某个地方，我得去找找看。谢谢。（笑）。
也谢谢你的澄清，明白了。

 
Aleksey Nikolayev:

例如，如果噪声是拉普拉斯分布的，那么需要最小化的就不再是平方之和，而是模数了。如果你用最大似然原则来计算，这并不难算出来。

用最大可能性原理很难算出来）你能帮忙吗？
 
denis.eremin:

所有的数字序列都分为三种类型--确定性的、随机的和随机的。

"随机 "和 "随机 " 不是一回事吗？

 
PapaYozh:

"随机 "和 "随机 " 不是一回事吗？

没有

 
PapaYozh:

"随机 "和 "随机 " 不是一回事吗？

在计量经济学中，一切都颠倒了，颠倒了。人们所说的随机性被称为随机性，而随机性是随机性和决定性的混合。

 
PapaYozh:

"随机 "和 "随机 " 不是一回事吗？

粗略地说，一个任务就是一个预测或分类。

一个确定性的过程是100%可预测的。

随机性是完全不可预测的。好吧，整个世界是不可预测的，只有自动机和亚历杭德罗击败了硬币....。

研究的对象是随机过程，其中各种方法和模型都试图分离出确定性的成分和不可预测的残余。

 
denis.eremin:

粗略地说，一个任务就是一个预测或分类。

一个确定性的过程是100%可预测的。

一个随机的是根本无法预测的。好吧，整个世界是不可预测的，只有自动机和亚历杭德罗击败了硬币....。

研究的对象是随机过程，其中各种方法和模型都试图分离出确定性成分和不可预测的残留物。

是的...

一个确定的过程不需要预测，因为它是预先确定的，即事先知道。

一个随机过程是随机的，因为没有决定性的成分。

 
PapaYozh:

是的...

一个确定的过程不需要预测，因为它是预先确定的，即事先知道。

一个随机过程是随机的，因为没有决定性的成分。

)))而如果一个随机过程没有决定性的成分--它是如何被预测的？

你能举出一个非决定性数列的例子，但它是可以预测的？

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