计量经济学：领先一步的预测 - 页 84

[[删除]]

哦，伙计...他们编造了这些词.........你无法发音......。但它是不可理解的，看起来很聪明！！！。

:))))))

[СанСаныч Фоменко]

Mathemat:

好吧，我说的是瑞寰。有人肯定是不够的。

自回归条件异方差

或

自回归条件异方差

你为什么对ARCH如此感兴趣？如果你开始陷入其中，你对TI的迷恋可能会受到影响。

[Sceptic Philozoff]

不，它不会。这只是一个例子。事实上，你至少需要从最简单的AR和MA类型开始...

[СанСаныч Фоменко]

Mathemat:
不，它不会。这只是一个例子。事实上，你至少需要从最简单的AR和MA类型开始...

学习效率：自己看书时--10%，和老师一起看书和练习时--上帝保佑50%，使用模拟软件看书时--高达90%。使用EViews（或类似的东西），作为一个结果，你将拥有知识和技能，而不是一堆你必须结构化的东西，然后学习如何应用

[Trolls]

Farnsworth:

它是自己写的，但它是正确的，是经过测试的。

不是 的，报价根本不是一个静止的过程，ACF会随着时间的推移和样本的长度而发生很大的变化。(这是这个主题的作者不了解的事情之一）。

不用麻烦了，一切都计算正确。

我清楚地知道，它是非稳定的，它取决于长度，我也知道随着时间的推移，ACF也会发生变化。

下面是另一个问题。让我试着描述一下（https://ru.wikipedia.org/wiki/Автокорреляционная_функция）。

1.取500个样本，建立ACF。("......自相关函数图可以通过沿纵轴绘制两个函数（基数和函数移位为τ）的相关系数和沿横轴绘制τ 的值来获得......")

2.当你的移位τ 超过499个样本时 - ACF应该为零。已经没有什么可以比较的了。样品已经完成。原版和其移位t 的副本在时间上不重叠，它们没有其他共同点（也不可能）......

3.我使用了三种方法来计算（并验证其正确性）。

- 建立在Matcad中。

- 使用傅里叶

- 并通过公式，将其（公式）带入codbase。

这三个结果都出现了。

Z.I.我基本上不关心你那里是怎么算的，只是引起了我的注意，这张图有问题，ACF看起来不对（或者它只是被切断了，只显示了前500个计数，而它们实际上是为了计算而在那里多取的......)

[СанСаныч Фоменко]

Trolls:

相关性是趋势的本质。法恩斯沃斯有 可疑的直线功能线，不能反映趋势的变化。

这是图表。

这里有270条意见。如果我们画出ACF，我们可以看到一个与趋势变化相对应的波浪。270条不适合在屏幕上显示，所以我将带来趋势从40到90变化的部分。这就是它看起来的样子。

我们可以看到ACF波与视觉趋势相匹配。EViews中的说明警告我们，在指定计算ACF的滞后期数量时要小心。对于熟悉TA的人来说，这是一个众所周知的问题，因为有可能在一个领域得出许多趋势。

[Vladimir Paukas]

faa1947:

....对于熟悉TA的人来说，这是一个众所周知的问题，因为你可以在一个领域中得出许多趋势。

这只是在你定义了如何绘制它们的规则之前。而当你这样做时，就只有一个人。

[Юсуфходжа]

paukas:
这只是在你确定了如何绘制它们的规则之前。当你这样做时，就只剩下一个人了。

这是任何试图从历史数据中预测未来的最大症结所在：依靠哪种事后诸葛亮？这种情况类似于我们在球体内部试图定义南-北和西-东的情况。

[СанСаныч Фоменко]

yosuf:
这是任何根据历史数据预测未来的尝试的最大症结所在：使用哪种事后诸葛亮？这种情况类似于我们试图从一个球体内定义南-北和西-东。

我更喜欢 "平滑 "一词，而不是 "趋势"。无论如何，平滑化是分析性的，很容易推断出来的

[Юсуфходжа]

faa1947:
与 "趋势 "相比，我更喜欢 "平滑 "一词。在任何情况下，平滑化都是分析性的，很容易推断出来的

这是第二次有与会者说 "我们已经到了"，所以要定义自己，平滑化绝不符合我们理解的趋势概念。