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附上一篇有趣的文章，关于在外汇中建立货币对模型，考虑到趋势、可变波动性、周期性和新闻冲击。
附加的文件：
modeling_exchange_rate_volatility_mjumps.zip  1566 kb
 

附上一篇关于模型评估（TC）的奇特文章。

TC评估的经典方法是通过测试器运行，得到一些统计数据，然后做一个正向测试。

文章提出了另一种方法--通过信息标准对不同的TS进行比较，由于参数的变化，它们可能很接近。通过这个信息标准，可以估计出样本外的预测误差。作者比较了2000万（！）个接近的模型，并在此基础上得出了一些结论。

这篇文章的有趣之处正是与TA的通常传统不同的方法。

附加的文件：
criteriac_to_forecast.zip  225 kb
 

有时使用美元指数作为合成，有时计算每种货币的汇率--许多不同的变化。

附件中是一篇关于同一主题的文章，以卢布为例。我认为，货币的选择并不发挥主要作用。但是这篇文章是对许多相同主题的另一种看法。

附加的文件：
exchange_ruble.zip  1159 kb
 

翻译了R的时间序列 分析能力的概述。见附件。

对于懒人来说，我将列出各部分。

预测和单变量建模

分解和过滤 - 分解和过滤

静态性、单位根和协整性

非线性时间序列分析

动态回归模型

多变量时间序列模型


有一个链接到原件。我对翻译的质量没有任何要求，但它足以让希望使用它的人了解情况。

请注意，有一个巨大的现成程序清单 可以建立TC。

好运。

附加的文件：
cran_task_view-time_series_analysis.zip  48 kb
 

附上一篇好奇的新文章，这个话题在论坛上已经讨论过很多次了。

它是关于市场的 分形结构。没有多少人知道，与分形的存在同义的是商数中的长记忆。研究了这种商的推导问题，并认为必须处理商的规模（时间）变化，即时间框架的变化--这种数学上的三窗口的类似物。

附加的文件：
scaling_ranges.zip  266 kb
 
faa1947:

没有多少人知道，与分形的存在同义的是，在语料库中存在着长久的记忆。

如果我说随机行走也是分形的，没有记忆，可能会激怒别人。随机漫步的分形性在数学上可以得到非常简单的证明。
 
gpwr:
如果我说随机行走也是分形的，没有记忆，我可能会激怒别人。随机漫步的分形性在数学上可以得到非常简单的证明。

这不是要证明什么，而是要证明实际的适用性。

通过这个主题，我试图表明，有大量的理论工作是基于实际问题和解决实际问题的。

对于两个密切相关的术语，我忘了加上另一个，它将分形、长记忆、厚尾巴的问题转化为实际的平面--这些是具有分形积分的FARIMA模型。这些是ARIMA模型，其中I的值，通常取正整数，可以是分数，对应于赫斯特指数的 值。赫斯特在网站上得到了很多关注，在R语言中有一个叫做fracdiff的库，这个程序可以解决这个领域的一些问题。此外，还有其他处理分形的库。

我非常乐意讨论随机行走的分形，但要以使用一些代码为前提。

 

"来自另一场俄罗斯革命的教训：自由主义乌托邦的崩溃和经济奇迹的机会"

可惜我没有这本书本身。但也许最充分的包括这里讨论的概念。

 

R显然不是个懒人。

TIOBE 2012排名：R是最受欢迎的二十种编程语言之一

 
Alexey Subbotin:

分布的性质并没有改变。顺便说一下，这项研究本身开始于这样一个事实，即似然比的奇怪行为是明显的，可以说是肉眼可见的。


阿列克谢，日安。什么是似然比 指标？

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