计量经济学：领先一步的预测 - 页 55

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Avals:

显然这不是我的意思。你是以RMS来计算预测误差的吗？
没有预测本身，而你们都在计算它的误差，这不是很奇怪吗？让我们先做一个预测，即使它在某种程度上是错误的，或者说是一个更适合预测的方程或函数，然后再从中跳舞。
 
yosuf:
没有预测本身，而你们都在计算它的误差，这不是很奇怪吗？让我们先做一个预测，即使它在某种程度上是错误的，或者说是一个方程式或函数来做一个更好的预测，然后再从这里开始跳舞。

作者已经多次写过他是如何得到预测值和误差的。
 
Avals:

它不可能是每个交易中的常数。而来自预测（误差）的价格斜率可能会收敛到某个常数，如果误差分布是固定的
常数（几乎是常数）是模型构建的目的，如果它失败了，那么模型就不存在于这一段引文中。
 
yosuf:
我可以根据你的方法，提出指标的exel版本供你检查。我已经多次展示了这个指标，你可以从代码中提取你感兴趣的信息，包括伽马函数。
不幸的是，我没能理解你的公式（18）。如果你按照我的Gamma函数的格式来写，我就会在EViews中完成。要理解指标，然后把它翻译成EViews，这太难了。
 
yosuf:
没有预测本身，而你们都在计算它的误差，这不是很奇怪吗？让我们先做一个预测，即使在某种程度上是错误的，或者说是一个方程式或函数来做一个更好的预测，然后再从这里开始跳舞。
是的，我们有。总是预测和该预测的误差。在我的文章中，在这里的主题中，一个星期我发布了结果，我一直在讨论它，但你在说什么？
 
faa1947:
一个常数（几乎是一个常数）是模型构建的目标，如果它失败了，那么模型就不存在于这个商数领域。

在这里，例如我们决定做废话))))，并预测一个随机行走。我们从零开始，以0.5/0.5的概率递增+1。 任何步数的最佳预测是当前位置。因此，如果我们有零，我们有100或1000步，那么我们的最佳预测是零。但这种预测的误差是如何变化的？有效值误差的增加与步骤数的根成正比。100步的误差（RMS）=50，但400步的误差是100。这是在没有回调或趋势的情况下。如果存在可逆性，误差的增长速度将慢于步骤数的根。如果是趋势，则是相反的
 
Avals:

例如，我们已经决定做废话)))，并预测随机行走。我们从零开始，以0.5/0.5的概率递增+1/1。任何步数的最佳预测都是当前位置。因此，如果我们有零，我们有100或1000步，那么我们的最佳预测是零。但这种预测的误差是如何变化的？有效值误差的增加与步骤数的根成正比。100步的误差（RMS）=50，但400步的误差是100。这是在没有回调或趋势的情况下。如果存在可逆性，误差的增长速度将慢于步骤数的根。如果潮流性，则反之亦然。
随机漫步（无漂移）误差并不有趣--它是不可预测的，是停止模型构建过程的标志。根据定义，这就是故事的结局。
 
faa1947:
对随机行走误差不感兴趣（没有拆迁）--它是不可预测的，是停止模型构建过程的一个标志。根据定义，这就是故事的结局。

我正在用一个例子向你解释这个观点，你却说 "预测是不可能的"。对任何事情的预测都是可能的。另一件事是这种预测是否有实际意义。在Sb的情况下，从最小化skop（误差）的角度来看，最佳预测将是系列的当前值。当然，这并不意味着你可以通过预测来赚钱。
 
Avals:

我给你一个例子，你却说 "预测是不可能的"。一切皆有可能。另一件事是这种预测是否有实际意义。在Sb的情况下，从最小化成本（误差）的角度来看，最佳预测将是系列的当前值。当然，这并不意味着你可以在cb上赚钱。
我说的是建立模型的方法（不是我发明的）：最初的非平稳商数必须被分解成各个组成部分，直到你得到一个平稳的残差。对我来说，这个要求在直观层面上很好理解（这非常重要），因为静止的残差可以被一个等于任何数值的常数所取代：平均值、偏斜、分散、扩散--在静止的情况下，任何事情都是可能的。
 
faa1947:
我说的是建立模型的方法（不是我发明的）：最初的非平稳商数必须被分解成各个组成部分，直到你得到一个平稳的残差。这一要求在直观层面上很好理解（这非常重要），因为静止的残差可以被一个等于任何数值的常数所取代：平均值、倾斜度、分散度、扩散度--在静止性的情况下，任何事情都是可能的。

我有争论过吗？
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