Le marché est un système dynamique contrôlé. - page 14
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Voici une image - elle ressemble à une citation ordinaire, en fait c'est une somme d'ondes sinusoïdales. Je me demande si vous pouvez dire si c'est une série stationnaire ?
montrer non pas 1500 mais 15000 observations ou plus...devrait être visible à l'oeil...
montrer non pas 1500 mais 15000 observations ou plus...devrait être visible à l'oeil...
L'utilisation de systèmes dynamiques de structure aléatoire dans un manuel d'économétrie est peut-être décrite quelque part, bien que je ne l'aie pas rencontrée, mais généralement l'appareil descriptif qui vous intéresse est consacré à la littérature sur la mécanique statistique ou la dynamique statistique, un autre nom.
systèmes dynamiques, mais décrivant dans la dynamique exactement les caractéristiques probabilistes des processus.
p.s. J'espère que l'auteur du sujet ne s'offusque pas d'une petite remarque, faa1947 ne comprendra pas que son paquet favori n'est pas conçu pour l'analyse des séries de marché avec des caractéristiques probabilistes instables.
C'est compréhensible. Mais dans cet échantillon ?
Si nous le rattachons à un segment de cotation (disons une croissance lente et prolongée), alors ce modèle continuera ce segment, c'est-à-dire qu'il ne montrera pas de déclin...
faa1947
si cela ne vous dérange pas de montrer l'application pratique du paquet économique !
l'article est franchement peu impressionnant...
Voici une image - elle ressemble à une citation ordinaire, en fait c'est une somme d'ondes sinusoïdales. Je me demande si elle peut être identifiée comme une série stationnaire ?
faa1947
si vous pouvez montrer l'application pratique du paquet économique !
La question est formulée de manière quelque peu incorrecte. Il est donc correct de dire que toute série peut être soumise au test dont les résultats permettront de conclure à sa stationnarité ou à sa non-stationnarité avec une certaine confiance. D'autre part, il y a toujours une part d'incertitude dans tout test sur toute donnée. En d'autres termes, ce n'est pas seulement l'ensemble des données d'entrée qui joue un rôle ici, mais aussi la manière dont la décision est prise.
En regardant l'image, il semble que la série soit non stationnaire - les citations habituelles du marché. Mais par origine, elle est stationnaire - la somme des sinusoïdes. Comment montrer que l'intuition est fausse sur l'intervalle d'échantillonnage donné ? Par exemple dans le but d'identifier les zones fortement/faiblement non stationnaires dans les cotations réelles ?
Au fait, il serait intéressant de voir ce que ce paquet économique dirait sur les données données données.
Tant sur eux que sur les données réelles... mais comme l'économétrie utilise des données fa (leur récupération et leur pérennité est un problème), je ne pense pas qu'il y ait un résultat réel qui fonctionnera (juste un peu en + si pour mettre en TS).
faa1947 show...au moins quelque chose ....
En regardant l'image, il semble que la série soit non stationnaire - les citations habituelles du marché. Mais par origine, elle est stationnaire - la somme des sinusoïdes. Comment montrer que l'intuition est fausse sur l'intervalle d'échantillonnage donné ? Par exemple dans le but d'identifier les zones fortement/faiblement non-stationnaires dans les cotations réelles ?
Même si vous sélectionnez ces sections... elles changeront de manière chaotique, pas avec un certain pas... cela signifie que cela ne fera rien... ou même si cela fait quelque chose, son utilisation pratique sera négligeable... à mon avis, bien sûr...