计量经济学：领先一步的预测 - 页 4

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我不认为推断模型适用于市场，你的文章出色地证明了这一点。而 "消除噪音 "是什么意思？如果市场在你那条杂乱无章的曲线上行走，那就真的有用了，但市场似乎并没有意识到你所相信的趋势成分。
 

为了使模型充分，价格必须返回到预测值，而不是预测值向价格移动。也就是说，我们需要对这个 "公平 "的））价格有一个均值复归属性。在这种情况下，残差的正态性本身就会存在。

这是一个新的想法，但不是很清楚。预测是在价格不存在的情况下进行的。而价格在预测误差的通道上移动。

 
这里有一个简单的例子，表明正态残差分布并不是预测模型是否充分的充分条件。我们采取随机漫步图，预测价格不会改变--即预测最后的价值。我们假设预测为10期。残差将呈正态分布，但模型并不能预测任何东西。没有返回属性，也没有相反的属性。
 
C-4:
而 "消除噪音 "是什么意思？如果市场遵循你那条杂乱无章的曲线，那就真的有效了，但市场似乎并没有意识到你所相信的趋势成分。

我不认为推断模型适用于市场

我们无法预测那些不源于过去的事情，例如市场崩溃。

而 "消除噪音 "是什么意思？

当然不是。商是一个随机变量，但如果商中没有确定的成分，数理统计就适用于它。如果它存在，那么它就会屏蔽掉随机性。因此，有必要确定确定性的成分，然后分析残余物，希望它没有确定性的成分。

如果市场走你的曲线杂乱无章的噪音，这确实会起作用，但似乎市场并没有意识到你所考虑的趋势成分。

他们不这样做。在我的预测中，我相信决定性的部分将保持领先一步。由于这个原因，我不承认未来几步的预测。

 
Avals:
我们采取随机漫步图，预测价格不会改变--即预测最后的价值。
纯粹的随机行走（没有漂移或杠杆）是无法预测的--我没有听说过，如果可以，请提供链接。
 
faa1947:
纯粹的随机游走（没有拆迁或杠杆）是无法预测的--我没有听说过，如果可以，请提供一个链接。

它是可以预测的，只是预测是没有意义的，尽管预测误差将是正态分布。我没有关于预测无意义的链接，但它来自于随机漫步的定义（联合独立https://ru.wikipedia.org/wiki/Случайное_блуждание）
 
faa1947:

我们不能预测那些不是从过去得出的东西，比如市场崩溃。

嗯，你不能，但其他计量经济学家可以。

如何预测金融市场 的崩溃。
 

预测充分性的充分条件还没有被设计出来。必要的就有很多了。因此，我们随机挑选新的砖块，即必要条件，希望有一天它们的集合会是充分的。

这似乎是整个计量经济学的深层含义。但事实上，这只是在真空中玩球状马的模型：一个完全被掏空的意义--但大量的统计测试，给所有这些活动带来了科学的质量。

我不明白你怎么能认真对待一个只考虑到最后几个数值的模型--即使只是几个货币的数值。这里的 "几个 "是指一个或两个。

我一点也不反对计量经济学及其强大的钉书机。但要让它用有意义的 模型来工作--而不是用一些泛化的(G)ARCH、ARIMA和其他回归的废话来工作!

faa，你其实在做和Yusufhoja 一样的事情，同样的退步。然而，后者并没有以任何方式证明它们的合理性（对不起，有（18）以一种不可理解的方式推导出来），但你有一堆以统计检验为形式的理由。

这都是我谦虚的小看法，请不要太认真。

Чистое случайное блуждание (без сноса или левериджа) не прогнозируется - я не слышал, если можно, то ссылку.

我不知道有什么联系。教科书上都有。而这是由维纳过程是一个马丁格尔的事实得出的。

 
Avals:


它是可以预测的，只是预测是没有意义的，尽管预测误差将是正态分布。

我完全同意，但商数不是随机的徘徊，它可以用肉眼看到，你可以看到相当具体的趋势。所以我们推断它们。而我们只有在残差是静止的（莫常数和方差）而不是随机分布的情况下才相信外推法。

 
C-4:

嗯，你不能，但其他计量经济学家可以。

如何预测金融市场 的崩溃。

谢谢你的链接。乍一看，这很有趣，但对于无用。

我正试图提前一步预测。假设我的TS不仅能预测趋势，还能预测离群值。那么？你会使用这些信息还是会退出市场？我会的，因为这不是稳定。这种预测对政治家来说很有意思，是未来几年宏观经济预测的一部分。我不是。

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