Econometría: previsión de un paso adelante - página 72
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la mierda que se supone que es... pero en la práctica no lo será...
Lo hará. Tome dos muestras de datos aleatorios con la misma expectativa y varianza. Combinar los resultados, es decir, aumentar el tamaño de la muestra, calcular la varianza y la expectativa de la muestra combinada y obtener lo mismo.
Incluso teóricamente, no es difícil entender por qué ocurre esto, por ejemplo, si el volumen de datos en las muestras es el mismo, entonces en ambos casos, es decir, para la expectativa y la varianza, tanto el numerador como el denominador se duplicarán. Los dos en el numerador y el denominador se reducen mutuamente y obtenemos el mismo resultado. Si el tamaño de ambas muestras no es el mismo, el numerador y el denominador seguirán aumentando en la misma cantidad en relación con el numerador y el denominador de la primera muestra: cuántas veces aumentó el tamaño de la primera muestra después de la combinación.
Lo será. Tome dos muestras de datos aleatorios con la misma expectativa y varianza. Combine los resultados, es decir, aumente el tamaño de la muestra, calcule la varianza y la expectativa de la muestra combinada y obtenga lo mismo.
Al predecir dentro de la muestra tengo un factor de ganancia fantástico, sobre todo tenga en cuenta el factor de ganancia en las observaciones. Pero fuera de la muestra ..... ¿Por qué no se extienden estos resultados tan halagüeños un paso más allá? No puedo entenderlo.
¡Por fin el adepto al culto, ha revelado el principal secreto del truco religioso!
¡Elemental, Watson! Porque no son estacionarios. La estacionariedad se da cuando la dispersión y la expectativa son constantes y no dependen de la muestra en la que se miden. Es decir, en cualquier otra muestra independiente, deberíamos obtener aproximadamente las mismas constantes. Si no lo hacemos, la hipótesis de estacionariedad queda refutada.
La hipótesis de estacionariedad puede comprobarse de otra manera aumentando la dimensión de la muestra. En el caso de la estacionariedad, tanto la varianza como la expectativa deben permanecer constantes.
Sordera asombrosa.
Llevo varios años argumentando que el kotier no es estacionario y no se puede predecir.
Llevo años argumentando que kotir no es estacionario, pero se puede predecir si el residuo del modelo es estacionario. El residuo es interesante porque entonces se puede sumar el modelo (analítico) con un residuo estacionario. Esta suma es igual al cociente, no se pierde ni un punto. He escrito cien veces más arriba. No es lo mismo, chukchi adeptos que son escritores pero no lectores.
porque sólo hay 40 observaciones. Aunque no te guste la estadística clásica)), la raíz de la estimación de los resultados de las pruebas está en ella.
Sí, 40 es un poco pequeño. Hice la prueba y escribí arriba. Después de 70, el aumento de la muestra no afecta al resultado. Este es el resultado de la longitud de la muestra. Es digno de mención. Se estiman los coeficientes del modelo:
EURUSD = C(1)*HP1(-1) + C(2)*HP1(-2) + C(3)*HP1_D(-1) + C(4)*EQ1_HP2(-1) + C(5)*EQ1_HP2(-2) + C(6)*EQ1_HP2(-3) + C(7)*EQ1_HP2_D(-1) + C(8)*EQ1_HP2_D(-2) + C(9)*EQ1_HP2_D(-3) + C(10)*EQ1_HP2_D(-4)
Hay 10 en total. Todos los coeficientes son variables aleatorias. Pregunta: a qué longitud de muestra se convertirán aproximadamente en una constante. Mostraré todos los coeficientes en una sola figura:
En este caso, la muestra es de 80 observaciones. Se puede ver que después de la mitad de la muestra todo se ajusta y sobre todo el error de la evaluación del coeficiente. Para el primer coeficiente voy a dar uno más grande:
Se trata de una estimación del propio coeficiente: vemos que su valor no es una constante.
Y ahora el error de estimación del coeficiente:
Por lo tanto, concluyo que la muestra debe ser superior a 60 observaciones.
Necesitamos coeficientes estables con un error pequeño: ¡es una medida de la longitud de la muestra!
Por supuesto que sí... pero estamos hablando de la realidad... y en la realidad, el modelo será alimentado constantemente con datos nuevos (y posiblemente inutilizables para este modelo)...
Sordera asombrosa.
Llevo años diciendo que el cotier no es estacionario y no se puede predecir.
Llevo varios años diciendo que kotir no es estacionario, pero se puede predecir si el residuo del modelo es estacionario. El residuo es interesante porque entonces se puede sumar el modelo (analítico) con un residuo estacionario. Esta suma es igual al cociente, no se pierde ni un punto. He escrito cien veces más arriba. No es lo mismo, chukchi adeptos que son escritores pero no lectores.
Y por cierto, sobre el análisis de los residuos para una distribución normal: sólo 116 observaciones es muy poco para que los resultados sean fiables. Es decir, por supuesto que se puede aplicar la prueba y asignar la distribución a la normalidad con cierta probabilidad, pero ¿cuál es el intervalo de confianza de esta predicción? Es decir, el 25% es de nuevo un valor muy aproximado y puede ser el rango 0...50 con un 95% de confianza, por ejemplo, y puede ser 22...28. Depende tanto del número de observaciones como de la varianza. Me parece que con 116 observaciones el IC sería enorme
Normalmente, los creadores de este tipo de modelos los pasan rápidamente por el probador, se aseguran de que fallan y pasan a nuevos modelos. Pero aquí el que empieza muestra las predicciones diarias en tiempo real esperando un milagro - masoquismo de algún tipo.
Los foristas que se sientan con el pico abierto donde deben poner el grial pueden dispersarse.
El problema que he esbozado y para el que no tengo solución, es predecir la predictibilidad del modelo por las características estadísticas del modelo sobre la historia. No me interesan los métodos de AT.
en cualquier algoritmo se puede utilizar cualquier error...y r-Q en NS también...
.....No se sabe desde hace varios años - el kotir no es estacionario y no se puede predecir.
Llevo años diciendo que el kotir no es estacionario, pero se puede predecir.....