El modelo de regresión de Sultonov (SRM): pretende ser un modelo matemático del mercado. - página 12

[Юсуфходжа]

Avals:

No se trata de cómo o en qué basar una predicción, sino de cómo comprobar su validez. Si los residuos (error) no están distribuidos de forma gaussiana, no sirve).

Procesemos las BP reales y juzguemos, con una descripción decente de la historia primero, antes de hacer predicciones.

[СанСаныч Фоменко]

Avals:

No, los residuos se someten a una prueba de distribución normal (prueba z, por ejemplo). La estacionariedad es la prueba de algo más)))

Incluso lo he comprobado dos veces.

No. Tomando EViews.

Prueba de normalidad como referencia (Jarque-Berg) entre otras estadísticas descriptivas.

Luego está la prueba de la raíz unitaria: 6 tipos de prueba con 8 tipos de selección automática de la longitud del retardo; para el nivel, la primera diferencia, la segunda diferencia; con inclusión del sesgo, la tendencia y el desplazamiento y sin nada.

La prueba de normalidad es una prueba de nada.

Es más fiable realizar la prueba después de desdiferenciar y eliminar el componente cíclico.

[михаил потапыч]

Avals:

No se trata de cómo o en qué basar una predicción, sino de cómo comprobar su validez. Si los residuos (error) no se distribuyen según gauss, no es bueno))

¿Por qué?

¿Significa esto que se puede sacar algo más de la parte del error o es indicativo de la aleatoriedad en la parte sin error?

[СанСаныч Фоменко]

yosuf:
Entonces describa cómo quiere conseguir ser "determinista", y sin ruido.

Coge una máquina para saludar. El resto es ruido. ¿Qué es el ruido en el tablero?

[TheXpert]

Demi:
significa que las variables son deterministas y no aleatorias

Bien, continuando - lógicamente tal modelo debería predecir las intervenciones )

[Юсуфходжа]

faa1947:

Toma una mashka. El resto es ruido. ¿Qué es el ruido de la bola de demolición?

En el comercio, a veces el ruido es más importante que el fajo, creo.

[Юсуфходжа]

TheXpert:
Bien, continuando - lógicamente tal modelo debería predecir las intervenciones )

Quizás también una reacción preliminar del mercado a una noticia.

[СанСаныч Фоменко]

TheXpert:
Bien, continuando - lógicamente tal modelo debería predecir las intervenciones )

No, por supuesto que no.

[Dmitry Fedoseev]

Yusuf, perdona, pero tienes algún problema de ego que roza la megalomanía. Ya has bautizado el modelo con tu nombre y le has puesto poderes místicos. ¿Qué tienes en realidad? Regresión, eso es todo.

[Avals]

Mischek2:

¿Por qué?

¿Significa esto que se puede sacar algo más de la parte del error o es indicativo de la aleatoriedad en la parte sin error?

Sí, significa que hay que sacar algo más de la parte del error. De lo contrario, la magnitud del error es imprevisible y quién sabe cómo evaluar la exactitud de tal predicción. Es decir, la predicción será como: X +- h.p.)