计量经济学：领先一步的预测 - 页 51

[Sceptic Philozoff]

然而，这种不自然的 "一致性 "错误也是令人震惊的。

[СанСаныч Фоменко]

avtomat:
我不太清楚到底什么是目标？

如果可能的话，模型的残差应该有一个等于常数的方差

[СанСаныч Фоменко]

Mathemat:
然而，这种不自然的 "一致性 "错误也是令人震惊的。

这就是理想。用ARCH模型对残差进行建模后得到的数据

[Sceptic Philozoff]

这是一个不自然的理想：错误的s.c.o.与m.o.的比率太低。

[СанСаныч Фоменко]

Mathemat:
这是一个不自然的理想：错误的s.c.o.与m.o.的比率太低。

理想是一个常数。几乎实现了。这意味着预测中没有任何意外。

[[删除]]

faa1947:
如果可能的话，模型的残差应该有一个等于常数的方差。

如果这确实是所宣称的目的，那么你应该重新考虑最基本的问题。但在我看来，你似乎又感到困惑了--这次是在你对建模的目的的理解上。

不要以为我在这里想找你麻烦。不！我在这里建议的是，你应该从一开始就重新考虑你的所有行动，从定义问题和设定目标开始。

[СанСаныч Фоменко]

avtomat:

如果这确实是所宣称的目的，那么你应该重新考虑最基本的问题。但在我看来，你似乎又感到困惑了--这次是在你对建模的目的的理解上。

不要以为我在这里想找你麻烦。不！我建议你从一开始就重新考虑你的所有行动，从问题定义和目标设定开始。

拟定另一个。这不是我的目标，而且很清楚--如果残差的方差是恒定的，那么预测误差就不存在不确定性。

[СанСаныч Фоменко]

avtomat:

这个时候已经在理解建模的目的。

试图。发布的，但这个想法没有得到重视。目标是模型的可预测性。

[[删除]]

faa1947:
拟定另一个。这不是我的目标，而且很清楚--如果残差的方差是恒定的，那么预测误差就不存在不确定性。

嗯...实际上，目标通常是使误差最小化，而根本不是什么常数。此外，在这个问题的表述中，"死 "常数的存在将表明最小化算法的低效率或算法本身的错误。

[СанСаныч Фоменко]

avtomat:
嗯...实际上，目标通常是使误差最小化，而根本不是什么常数。此外，在这个问题的表述中，"死 "常数的存在将表明最小化算法的低效率或算法本身的错误。

最小化并不能解决这个问题。预测误差的价值是值得怀疑的，因为它是正确预测和不正确预测的误差。