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Vous trouverez ci-joint un article curieux sur l'évaluation des modèles (TC).
L'approche classique de l'évaluation d'un CT consiste à le faire passer par un testeur et à obtenir des statistiques, puis à effectuer un test avant.
L'article suggère une autre approche - par le biais de critères informationnels, différents TS sont comparés, qui peuvent être proches en raison de changements dans les paramètres. Ce critère informationnel permet d'estimer l'erreur de prédiction hors échantillon. L'auteur a comparé 20 millions ( !) de modèles proches et a tiré quelques conclusions sur cette base.
Ce qui est intéressant dans cet article, c'est précisément l'approche différente de la tradition habituelle de l'AT.
Parfois, un indice du dollar était utilisé comme synthétique, parfois les taux pour chaque devise étaient calculés - de nombreuses variations différentes.
En pièce jointe, vous trouverez un article sur le même sujet en utilisant le rouble comme exemple. Je pense que le choix de la monnaie ne joue pas un rôle majeur. Mais cet article est un autre regard sur plusieurs des mêmes sujets.
Traduction d'un aperçu des capacités d'analyse des séries temporelles de R. Voir la pièce jointe.
Pour les paresseux, je vais énumérer les sections :
Prévision et modélisation univariée
Décomposition et filtrage - Décomposition et filtrage
Stationnarité, racines unitaires et cointégration
Analyse des séries chronologiques non linéaires
Modèles de régression dynamiques
Modèles de séries temporelles multivariées
Il y a un lien vers l'original. Je ne prétends pas à la qualité de la traduction, mais elle suffira à informer quiconque souhaite l'utiliser.
Veuillez noter qu'il existe une énorme liste de programmes prêts à l'emploi pour construire des TC.
Bonne chance.
Vous trouverez ci-joint un nouvel article curieux sur un sujet qui a été abordé à de nombreuses reprises sur le forum.
Il s'agit de la structure fractale du marché. Peu de gens savent que le synonyme de la présence de fractales est la présence d'une mémoire longue dans un quotient. Le problème du dédoublement dans de tels quotients est étudié, et il est soutenu que l'on doit traiter le changement d'échelle (temporel) du quotient, c'est-à-dire le changement du cadre temporel - un analogue mathématique de trois fenêtres.
Peu de gens savent que le synonyme de la présence de fractales est la présence d'une mémoire longue dans un quotidien.
Je mettrais probablement les autres en colère si je disais que la marche aléatoire est également fractale et n'a pas de mémoire. La fractalité de la marche aléatoire peut être prouvée mathématiquement très simplement.
Il ne s'agit pas de prouver quelque chose, il s'agit de l'applicabilité pratique.
Avec ce fil, j'essaie de montrer qu'il existe un grand nombre de travaux théoriques basés sur des problèmes réels et résolvant des problèmes réels.
À deux termes étroitement liés, j'ai oublié d'en ajouter un autre qui traduit le problème des fractales, de la mémoire longue, des queues épaisses sur le plan pratique - il s'agit des modèles FARIMA à intégration fractionnelle. Il s'agit de modèles ARIMA dans lesquels la valeur de I, prenant généralement des nombres entiers positifs, peut être fractionnée et correspond aux valeurs de l'exposant de Hearst. Hearst a fait l'objet d'une grande attention sur le site web, et il existe une bibliothèque en R appelée fracdiff, un programme qui résout un certain nombre de problèmes dans ce domaine. Il existe en outre d'autres bibliothèques permettant de traiter les fractales.
Je serais très heureux de discuter de la fractalité de la marche aléatoire, mais sous réserve de l'utilisation d'un certain code.
"Les leçons d'une autre révolution russe : l'effondrement de l'utopie libérale et la chance d'un miracle économique".
Malheureusement, je n'ai pas le livre lui-même. Mais peut-être le plus complètement en incluant les concepts discutés ici.
R n'est clairement pas un fainéant.
Classement TIOBE 2012 : R est l'un des vingt langages de programmation les plus populaires
La nature de la distribution ne change pas. À propos, l'étude elle-même a commencé par le fait que le comportement étrange du rapport de vraisemblance est perceptible, pourrait-on dire, à l'œil nu :
Alexey, bonne journée. Qu'est-ce que l'indicateur durapport de vraisemblance?