Ökonometrie: Vorhersage einen Schritt voraus - Seite 114

 
faa1947:
Kein Du***en. Konkret. Vergleichen Sie Matlab und Shiryaev.

matlab und Shiryaev vergleichen? Vergleich mit dem Gewicht des Verteilersets?

Bislang habe ich nur Shiryaevs Arbitrage gesehen

Ich sage dir, dass du nicht viel liest, du schreibst meistens und meistens das Gleiche :o)

 
faa1947:

Ich bin kein Lehrer. Ich habe mich mein ganzes Leben lang mit Investitionen befasst und parallel dazu manchmal Vorträge gehalten.


Liebe faa1947, wie alt sind Sie, wenn das kein Geheimnis ist? Ich möchte Sie auch mit Ihrem Namen ansprechen und nicht mit der Seriennummer 1947. Die Aufschrift "SunSunich" steht offensichtlich für Alexander Alexandrowitsch?
 
C-4:

Liebe faa1947, wie alt sind Sie, wenn nicht ein Geheimnis? Und ich möchte Sie auch mit Ihrem Namen ansprechen und nicht mit der Seriennummer 1947. Die Aufschrift SunSunich" bedeutet offensichtlich Alexander Alexandrovich?
Ja.
 
Farnsworth:

matlab und Shiryaev vergleichen? Vergleiche mit dem Gewicht des Verteilersets?

Ich habe dir gesagt, dass du nicht viel liest, du schreibst meistens das Gleiche :o)

Zurück zu den Schafböcken. Wir haben eine, die sehr einfach und universell ist.

Wir haben ein primitives Regressionsmodell. Es wird gezeigt, dass der Gewinnfaktor innerhalb der Stichprobe viel größer als 10 ist. Außerhalb der Stichprobe liegt sie bei etwas mehr als 1, und selbst das ist zweifelhaft. Dieses Modell ist "richtig" konstruiert.

Frage: Warum hat dieses "richtige" Modell nicht die Eigenschaft der Stabilität oder Vorhersagbarkeit?

 
faa1947:
Ja.

Sie wurden 1947 geboren?
 
faa1947:

Zurück zu unseren Schafböcken. Eine und sehr einfach, aber universell.

Wir haben ein primitives Regressionsmodell. Es zeigt sich, dass der Gewinnfaktor innerhalb der Stichprobe viel größer als 10 ist. Außerhalb der Stichprobe liegt er knapp über 1, und selbst das ist fraglich. Dieses Modell ist "richtig" konstruiert.

Frage: Warum hat dieses "richtige" Modell nicht die Eigenschaft der Stabilität oder Vorhersagbarkeit?

(1) Sie haben nichts bewiesen, das ist der Punkt.

(2) Die Tatsache, dass Sie das Modell identifiziert haben (nicht Sie, sondern Envil), hat nichts zu bedeuten, siehe Punkt 3.

(3) die Reihe ist nicht stationär, die Verteilung und der ACF sind nicht stationär (wenn Sie sich an die Stationarität im engen und weiten Sinne erinnern). Die Modellparameter, die Sie erhalten, sind per Definition nicht stabil, sie werden stark driften. Außerdem gibt es für solche Reihen keinen Begriff der statistischen Stichprobenbildung, der Matrixdurchschnitt, der Umfang der Stichproben bestimmt nichts.

(4) Die Parameter des Prozesses, den Ihr Modell "erzeugt", entsprechen nicht den Parametern des ursprünglichen Prozesses. Sie werden einfach einen völlig anderen Prozess erzeugen, der nichts mit der Realität zu tun hat.

(5) weitere ... weiter siehe Punkt 6

(6) "Ich erinnere mich, dass Sie sich mehrmals mit Ihrem Thema beschäftigt haben. "Das war's, ich gehe. Keine Sorge, ich bin kaum noch an dir interessiert. Aber es war meine Schuld, es war meine natürliche Neugier, ich habe nachgeschaut und mich vergewissert, dass sich hier bis jetzt nichts geändert hat, "ich bin Ökonometriker und alle anderen sind **** :o)".

 
Vizard:

Sanych, sind Sie 1947 geboren?
Hier geht es um die Art der Probleme, nicht um das Jahr der Geburt.
 
Farnsworth:(3) Die Reihe ist nicht stationär, die Verteilung und der ACF sind nicht stationär (wenn Sie sich an die Stationarität im engeren und weiteren Sinne erinnern). Die Modellparameter, die Sie erhalten, sind per Definition nicht stabil, sie driften stark. Darüber hinaus gibt es für solche Reihen keinen Begriff der statistischen Stichprobe, d.h. der Stichprobenumfang ist nicht entscheidend.

Wenn es stimmt, ist es gut zu sehen, wie in Punkt 3

Das ursprüngliche Alltagsleben ist unbeständig, das ist eine Tatsache.

Wir beißen ein Stück davon ab. Der offensichtlichste Trend. Glatt, glatt und absolut stationär, da deterministisch

Wir haben den Rest - die Nicht-Stationarität könnte nirgendwo hingehen, und sie ist da - sie wird gezeigt.

ACF zeigt, dass der Trend in der ersten Stufe nicht vollständig beseitigt wurde. Auch hier zeigt sich der Trend.

Nochmals die Residuen. Auch hier ist sie nicht stationär. Wir prüfen, ob ARCH vorliegt, und wenn ja, modellieren wir es. D.h. wir simulieren die Art von Nicht-Stationarität, die wir kennen. Immer noch mehr als nichts.

Wir werden uns die Rückstände ansehen. Sie ist fast nicht stationär. Wir haben Glück. Aber das Wichtigste ist, dass es weniger als ein Pip ist. Lasst uns darauf spucken. Der Fehler ist zu gering.

Wiederholen Sie Ihre Schlussfolgerung, aber bezogen auf einen bestimmten Algorithmus. Sie ist oben mit allen Berechnungen und Grafiken implementiert.

 
faa1947:
Hier geht es um den Kern des Problems, nicht um das Geburtsjahr.


ok...dann sollten wir uns nicht quälen...der HP-Trend sticht hervor...verwenden Sie ein einfaches Beispiel, um ihn Schritt für Schritt (Balken für Balken) zu betrachten... Der Trend, den Sie nehmen, sollte nicht neu gezeichnet werden! (die ersten Balken auf der rechten Seite), sonst sind alle Messungen sinnlos und falsch ...

Farnsworths Sampling in p3 war richtig... es führt kein Weg daran vorbei... aber es muss nicht dasselbe sein wie in der Softwarehilfe... und wenn man damit spielt, kann man den Schnitt verbessern... Obwohl das natürlich alles im Großen und Ganzen Unsinn ist... nichts Gutes kann vorhergesagt werden...

 

Повторите свой вывод но в привязке к конкретному алгоритму

Sieh mal, du bist so stur, dass du dich selbst verachtest. .... ein weiteres Mal:

Wählen Sie als Serienmodell das inkrementelle Modell: B(n)=B(n-1)+epsilon(n) (alles, was dafür entwickelt wurde) und nicht B(n)=trend1()+trend2()+...trendp()+e. Sie haben keine Ahnung von den Trendmustern, die darin enthalten sind, und können sie nie richtig erkennen, zumal sie sich von Zeit zu Zeit ändern. Der Preis ist ein Multifraktal, ein sehr komplexer Prozess

damit Ihr Modell anwendbar ist, müssen Sie (sonst ist das Modell leichter wegzuwerfen)

  • eine stationäre Verteilung
  • ein stationärer ACF (oder nahe daran)
  • statistische Ähnlichkeit der Modell- und Quellreihen (was Sie vorhersagen werden). Wieder einmal erzeugen Sie eine Serie, die nichts mit der Realität zu tun hat.

Dies ist das notwendige (aber nicht hinreichende) Minimum. Wenn das mit dem Preis nicht klappt, versuchen Sie es mit einer Umwandlung.

Grund der Beschwerde: