引文中的依赖性统计(信息论、相关和其他特征选择方法)。 - 页 4

 
Mathemat:

2 faa1947:好的,让科学。我记得,计量经济学 非常喜欢将其模型强加于金融数据。我不强求他们。所以我不是在做计量经济学。还有什么问题吗?

停下来,把自己放在EViews上

 
我已经有了。但我还没有正式开始做这件事。听到熟悉的名字真好......
 
Mathemat:
我已经有了它并在运行。但我还没有正式开始做这件事。听到熟悉的名字真好......

考虑到 "主持人 "这个词,我想抱怨一下生活。在我看来,整件事情(除了最罕见的例外)是一首楚科奇人的歌,他开车穿过苔原,唱出了他所看到的东西。

计量经济学 是一个相当老的女士,有大量的工具,你仍然需要能够应用。我也不是计量经济学家,我们的 大学十多年来一直在培养这些专家,但由于某些原因,他们不在这个论坛上。

第一个也是极其模糊的步骤是去趋势化。我因为贴出图表而被骂,但从图表中可以看出,这个话题中用来得出残差的方法是没有意义的,因为这个残差的统计数字和原始系列的统计数字一样糟糕。

近两个月来,我一直想发表一篇关于计量经济学应用的入门论文,但至今没有成功。也许随着它的出版,将有可能组织一次关于BP分析和综合模型的连贯讨论,以其误差进行预测。

 
faa1947: 计量经济学是一个相当老的女人,有大量的工具仍然需要能够被应用。我也不是计量经济学家,我们的 大学十多年来一直在培养这些专家,但由于某些原因,他们不在这个论坛上。

而EViews被认为是最好的计量经济学程序之一。而我们的专家的培训水平可能还不够 "成熟"--如果你谈论的是量化金融。我认为他们很快就会使自己出名。

第一个也是极其模糊的步骤是去趋势化。我因为张贴图表而被骂,但从这些图表中可以看出,在这个主题中应用的得出残差的方法是没有意义的,因为该残差的统计数字与原始系列的统计数字一样糟糕。

是的,模糊不清。再次强调:这是一种用于许多计量经济学模型的预处理方法,对于这些模型来说,最终获得I(0)是可取的。谁说支部的研究课题需要的是I(0)?

近两个月来,我一直想发表一篇关于计量经济学应用的入门论文,但至今没有成功。也许随着它的出版,将有可能组织一次关于BP分析和综合模型的连贯讨论,以其误差进行预测。

这是个好主意。我全心全意地支持它。是什么阻碍了你的出版?

 
Mathemat:

2 HideYourRichess: 我今天有点放假,所以我暂时可以自由地说任何我想说的话 :)我们是在对什么是信息进行宗教上的摊牌吗?

而我有一个反问,信息一词的公理的适用性,TI对市场的操作,已经确定了吗? 那就是争论什么信息根本没有必要,有必要在信息的概念上从TI尝试到一个真实的对象。如果找到了一个身份,那么应用TI的所有成就就是合理的。如果不是,就不是。不然怎么会这样呢?
 

Mathemat:

谁说该支部的研究课题特别需要I(0)?

研究课题在这里吗?对我来说,TI是关于编码和加密以及反向过程。在这里,人们试图在公式的基础上推导出一些实际有意义的信息,据说是来自TI。这种操作还有其他科学,除了分析之外,还证明我们真的看到了我们所看到的,而不是一些只有题目作者看到的幻影。另一方面,我在帖子中举了一个例子,说有可能实现剩余物的恒定波动,这告诉我们,如果有的话,也不是什么重要的问题,不应该处理。

这是个好主意。我全心全意地支持它。是什么阻碍了你的出版?

关于处于 "准备出版 "状态的MQL5,它只是在拉伸,我的帖子更像是一个广告和讨论邀请。

 
Mathemat:

你能用手指解释一下,为什么在没有建立增量行为模型的阶段必须考虑到这一点?没有模型,只是对信息理论的钝化应用。谢谢你。


文章的结论是,报价增量之间存在着统计学上的依赖性。其中一个依赖性是众所周知的--增量的条件方差(d[t])对以前的增量(r[t-1], r[t-2], ...)和方差(d[t-1], ...)的值的依赖。

发现统计关系的原因很可能是波动性。而波动率预测不太可能对alexeymosc感兴趣的方向预测任务有帮助。

 
HideYourRichess:

我不明白你在这里做什么。我决定重温一下我对信息论(IT)的理解,并在术语表中查找了它。

TI仅从数量方面考虑 "信息 "的概念,而没有提到其价值甚至意义。用这样的方法,一页打字的文本最多总是包含大致相同的信息量,只由页面上的字符和空格(即字符)的数量决定,而不取决于上面打印的内容,包括无意义、混乱的字符集的情况。 对于建模通信系统,这种方法是有效的,因为它们被设计为在通信信道上无误地传输由任何字符集代表的信息。在那些必须考虑信息的价值和意义的情况下,定量的方法是不适用的。这种情况对TC可能的应用领域施加了基本限制。没有考虑到这一点,在发展的早期阶段导致了对应用意义的高估。

在这一点上,我有三个可能的答案。

1.你确信字典在说谎,而事实并非如此。

2.你们处于"发展的早期阶段",还没有进行"应用相关性 " 的评估

3.你是别的东西。


所以你在我的文章中质疑了这种方法的合法性?

阅读你的假设,我们是另一种情况。我不能说我处于早期阶段,然而,我努力接近这个主题,不把任何主观的限制、惯例或理论强加于它。这项研究从一个干净的地方开始,意味着各种经济和其他意义上的东西都没有被应用到对过程的解释上。因此,我认为,在这样的任务中使用TI公式至少没有错。

 
anonymous:


文章的结论是,报价增量之间存在着统计学上的依赖性。其中一个依赖性是众所周知的--增量的条件方差(d[t])对以前的增量(r[t-1], r[t-2], ...)和方差(d[t-1], ...)的值的依赖。

发现统计上的相关性的原因可能是波动性。而且波动率预测不太可能有助于预测方向的任务,而这正是alexeymosc感兴趣的地方。


方差对过去方差值的依赖性确实可能发生。我同意。但是,我们需要继续前进,尝试消除这种依赖性,看看它是否会留下来。
 
HideYourRichess:
而我有一个反问,TI运作的关于市场的信息一词的公理的适用性是否已经确定?

你会接受这个挑战吗?还是我们会为了什么而争论?