Estadística de la dependencia entre comillas (teoría de la información, correlación y otros métodos de selección de características) - página 29
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Yo mismo pasé muchos meses dominando las redes neuronales...
No deja de sorprenderme que personas que dominan cosas bastante complicadas (debería añadir DSP a NS) no se molesten en dominar la ciencia directamente relevante para su negocio...
Y en general, no puedo entender por qué no hay econometría en este sitio? Empezó a buscar hace unos seis meses, y consiguió un par de enlaces. Sobre cualquier cosa menos sobre econometría.
...probó diferentes tipos de transformaciones de la serie temporal original para mejorar su estacionariedad, porque las NS son sensibles a este fenómeno y están mal entrenadas
Desde el punto de vista de la econometría, las NS no son más que una función de suavización, y en mi opinión, no la más acertada. Hay otras formas de alisar que son más eficaces, manejables, elaboradas e ilustrativas. Y lo que es más importante, estos métodos suelen implicar la estimación de los resultados del alisado.
... pero no se han realizado pruebas de estacionariedad.
La prueba de estacionariedad es sólo el principio. La prueba Dickey-Fuller no dice nada en la gran mayoría de los casos, y siempre da números. Hay que ir paso a paso, y casi no hay resultados del siguiente paso donde se pueda rechazar/aceptar estrictamente la hipótesis nula correspondiente. Por ejemplo, al comparar dos modelos según la prueba de un tipo de heteroscedasticidad, se obtienen dos cifras -30% y 40%- de probabilidad de no heteroscedasticidad. Para el otro tipo de heteroscedasticidad -50% y 20%- la pregunta es: ¿qué modelo es mejor?
Yo mismo pasé muchos meses dominando las redes neuronales...
No deja de sorprenderme que personas que dominan cosas bastante complicadas (debería añadir DSP a NS) no se molesten en dominar la ciencia directamente relevante para su negocio...
Y en general, no puedo entender por qué no hay econometría en este sitio? Empezó a buscar hace unos seis meses, y consiguió un par de enlaces. Sobre cualquier cosa menos sobre econometría.
...probó diferentes tipos de transformaciones de la serie temporal original para mejorar su estacionariedad, porque las SN son sensibles a este fenómeno y están mal entrenadas
Desde el punto de vista de la econometría, las NS no son más que una función de suavización, y en mi opinión, no la más acertada. Hay otras formas de alisar que son más eficaces, manejables, elaboradas e ilustrativas. Y lo que es más importante, estos métodos suelen implicar la estimación de los resultados del alisado.
... pero no se han realizado pruebas de estacionalidad.
La prueba de estacionariedad es sólo el principio. La prueba Dickey-Fuller no dice nada en la gran mayoría de los casos, y siempre da números. Hay que ir paso a paso, y casi no hay resultados del siguiente paso donde se pueda rechazar/aceptar estrictamente la hipótesis nula correspondiente. Por ejemplo, al comparar dos modelos según la prueba de un tipo de heteroscedasticidad, se obtienen dos cifras -30% y 40%- de probabilidad de no heteroscedasticidad. Para el otro tipo de heteroscedasticidad -50% y 20%- la pregunta es: ¿qué modelo es mejor?
¿Y qué es el DSP?
Para mí no es todo un negocio, sino más bien la palabra "hobby". Yo trabajo en una dirección diferente y no tengo una formación económica ni matemática, sino una formación en artes liberales que utiliza métodos estadísticos. Debido a este bagaje, estudio lo que me interesa, y si me doy cuenta de que me falta algún conocimiento, escarbo para acumularlo. Es como un efecto bola de nieve. Eso es sólo lirismo.
"En términos de econometría, la NS no es más que una función de suavización y, en mi opinión, no es la más acertada. Hay otras formas de alisar que son más eficaces, manejables, elaboradas e ilustrativas. Y lo que es más importante, estos métodos suelen implicar la estimación de los resultados del alisado".
No siempre es así. Has nombrado una aplicación particular de las redes neuronales. Se pueden utilizar para clasificar, de forma rígida o no rígida (probabilística). Realice también un análisis de conglomerados. He probado todo eso, junto con la tarea de aproximar una función sobre una serie temporal.
"La prueba Dickey-Fuller no dice nada de forma abrumadora, pero los números siempre lo hacen".
Este es el problema de muchas pruebas de hipótesis estadísticas.
En general, lo que yo entiendo de la investigación econométrica, al menos la suya, es que se toma algún tipo de curva o línea de aproximación y se estudia una serie de residuos para obtener un ruido no revisado de distribución normal. ¿Verdad?
¿Qué es el DSP?
Para mí, no todo es negocio, sino que la palabra "hobby" es más apropiada. Yo trabajo en un campo diferente y no tengo una formación económica ni matemática, sino una formación en artes liberales con métodos estadísticos. Debido a este bagaje, estudio lo que me interesa, y si me doy cuenta de que me falta algún conocimiento, escarbo para acumularlo. Es como un efecto bola de nieve. Eso es sólo lirismo.
"En términos de econometría, la NS no es más que una función de suavización y, en mi opinión, no es la más acertada. Hay otras formas de alisar que son más eficaces, manejables, elaboradas e ilustrativas. Y lo que es más importante, estos métodos suelen implicar la estimación de los resultados del alisado".
No siempre es así. Has nombrado una aplicación particular de las redes neuronales. Se pueden utilizar para clasificar, de forma rígida o no rígida (probabilística). Realice también un análisis de conglomerados. He probado todo eso, junto con la tarea de aproximar una función sobre una serie temporal.
"La prueba Dickey-Fuller no dice nada de forma abrumadora, pero los números siempre lo hacen".
Este es el problema de muchas pruebas de hipótesis estadísticas.
En general, lo que yo entiendo de la investigación econométrica, al menos la suya, es que se toma algún tipo de curva o línea de aproximación y se estudia una serie de residuos para obtener un ruido no revisado de distribución normal. ¿Verdad?
¿Y qué es el DSP?
Procesamiento digital de señales.
No siempre es así. Has nombrado una aplicación particular de las redes neuronales
Sí, por supuesto, y en econometría es más amplio que eso.
Se toma alguna curva o línea de aproximación y se estudia una serie de residuos para obtener un ruido no revisado normalmente distribuido. ¿Verdad?
Sí, ese es el objetivo. Aunque no se ha conseguido, se han podido hacer modelos mucho más robustos, con una variación de la varianza del error de predicción dentro del 5%.
Sí, ese es el objetivo. Aunque no se ha conseguido, se ha logrado hacer modelos mucho más robustos, con una variación de la varianza del error de previsión dentro del 5%.
Yo hago lo mismo cuando preveo las ventas con modelos estadísticos. Como evaluación de la calidad del modelo, analice los residuos para comprobar la autocorrelación y el tipo de función de densidad de probabilidad. También, por supuesto, R^2. Se trata, en principio, de técnicas de previsión de series temporales generalmente aceptadas.
En cuanto a las redes neuronales, quizás nunca lo he hecho, y también debería analizar los residuos. En eso tienes razón (si estoy trazando una curva de serie aproximada).
En cuanto a la IT, el papel de la teoría es encontrar rezagos significativos u otras variables independientes. De hecho, de facto, también debería realizarse un análisis de series de residuos sobre el modelo construido.
No lo entiendo.
La econometría trabaja con procesos no estacionarios, el algoritmo aproximado se describe en el post. Debemos entender que la no estacionariedad conduce al hecho de que no podemos tomar el mejor indicador o un conjunto de indicadores y obtener TS y operar de forma estable, porque debido a la no estacionariedad cualquier estimación de TS (PF, drawdown y otros) son ficticios y en el futuro aparecerán tales áreas de cociente, donde TS venderá el depósito.
La ciencia de la medición de los datos económicos - la econometría, tiene diferencias con otras ciencias muy respetables, pero es una ciencia independiente y propone actuar de forma coherente, fijando cada resultado intermedio como un modelo, con el objetivo de obtener un residuo estacionario, da estimaciones de estabilidad de la TS futura cuando se trabaja en un mercado no estacionario.
Esto se muestra con un ejemplo para el EURUSD y tres indicadores (línea recta, suavizado exponencial, filtro Hodrick-Prescott) aquí.
Chicos, utilicemos una ciencia distinta para medir los datos económicos, y no intentemos sacar algo de las ciencias vecinas, sólo porque somos demasiado vagos para leer el libro de texto de econometría. En nuestro país, existen libros de texto de este tipo desde el año 2000, es decir, desde hace más de 10 años, las universidades producen especialistas que miden científicamente los datos económicos y no sufren la porquería llamada "dependencia de la información".
Y de todos modos, sigamos con ello.
Tu argumento es claro, pero el problema de la econometría es que se crean teorías y herramientas erróneas sobre creencias y supuestos inicialmente equivocados, luego para esas herramientas se sustituye el objeto de estudio por el mercado real, y se saca una conclusión sobre lo similares que son los dos objetos de estudio diferentes.
¿Dónde está la certeza de que la econometría no repetirá el destino de la teoría de Ptolomeo dentro de 20-30 años? Esta teoría también fue en su día muy buena para explicar el mundo que nos rodea.
He aquí lo que escribe E.Peters al respecto (un matemático, y uno de los pocos que entienden tan bien el asunto):
Y esto es lo que escribe sobre la econometría:
Hay muchos más ejemplos en su libro sobre a dónde pueden llevar las teorías alejadas de la práctica.
análisis de residuos para la autocorrelación y el tipo de función de densidad de probabilidad. También, por supuesto, R^2. Se trata, en principio, de técnicas habituales para la predicción de series temporales.
Esto es sólo un comienzo, y en el sentido de ser generalmente aceptado, no es completo. Aquí se muestra completo, aunque sólo es un ejemplo de uso. Tres grupos de análisis: coeficientes, residuos y estabilidad. Si puedes conciliar las contradicciones, puedes obtener una estimación, que siempre es un error de predicción, ya que el objetivo es la predicción y todo lo demás es un resultado intermedio.
Siempre me sorprende que personas que dominan cosas bastante sofisticadas (debería añadir el DSP a la NS) no se molesten en dominar la ciencia que es directamente relevante para su negocio...
La econometría sólo es relevante para un negocio si éste es un negocio de apuestas. Busque sus adherentes en el sitio web de los propietarios del casino.
Hay muchos más ejemplos en su libro de adónde pueden llevar las teorías desconectadas de la práctica.
La teoría del mercado eficiente no se tiene en cuenta en la econometría. Todos sus supuestos se basan en que el mercado no es eficiente. La econometría no incluye a Markowitz y sus apologistas de las carteras eficientes. La econometría existe desde hace más de 100 años y nunca ha sido refutada por Peters, Mandelbrot y otros, ya que se basa originalmente en el supuesto de que el mercado no es estacionario.
Es la econometría la que justifica una previsión un paso adelante y muestra las razones del fatal deterioro de la previsión varios pasos adelante.
Está bien que tengas un amigo Tolomeo, pero eso no es motivo para negar la econometría atribuyéndole lo que no contiene.
Mentira, lee libros, empieza por el alfabeto.
Lo mismo digo.