Econometria: previsione a un passo avanti - pagina 126
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I risultati che sono postati in questo thread qui sopra sono ottenuti in questo modo. Il fattore di profitto è appena superiore a 1. Sono arrivato alla conclusione che il modello non ha alcuna prevedibilità, e sono bloccato con questo. Per lo smoothing, HP è stato applicato con ladd = 1. Potrebbe essere qui. Ma non è chiaro cosa sia la "prevedibilità". Se si guarda a ciò che si ottiene nel tester, il modello non tiene la tendenza e non si tratta di false inversioni.
(1) La domanda non riguarda i risultati della previsione. Non mi interessa affatto. Come si comportano i coefficienti del modello nel tempo. Puoi almeno mostrare i grafici delle loro dinamiche.
(2) HP è un filtro (Hodrick-Prescott)?, allora è ancora peggio.
(2) HP è un filtro (Hodrick-Prescott), allora è ancora peggio.
Beh sì, all'inizio non sembrava avere importanza. Necessità di risolvere il problema dei residui. Risolto. Ora ho dei dubbi. Avete un reclamo valido contro HP?
1) Il problema non sono i risultati della previsione. Non mi interessa affatto. Come si comportano i coefficienti del modello nel tempo. Potete almeno mostrare i grafici delle loro dinamiche.
Finalmente una vera domanda. L'ho fatto. Molto interessante. Ora scavo in giro e cerco di postarli di nuovo.
alla faa
У Вас имеются обоснованные претензии к НР?
no way! Non ho lamentele su Prescott. Sai quanto rispetto Prescott, Prescott è una testa, non puoi mettergli il dito in bocca...
Finalmente una vera domanda.
Cazzo, come prima che ti distraessi e ti chiedessi tutte queste stronzate.
Farò qualche ricerca e cercherò di postarlo di nuovo.
Non preoccuparti, è uno spreco di kilocalorie preziose...
Modello:
kotir hp1(-1 a -2) hp1_d(-1 a -1) eq1_hp2(-1 a -3) eq1_hp2_d(-1 a -4)
Tra parentesi c'è il ritardo. Ad ogni nuova barra aggiusto il numero di ritardi
HP_d - differenza tra kotir e HP.
eq1_HP2 - levigando la differenza di HP tra kotir e HP1(-1 a -2) hp1_d(-1 a -1)
eq1_hp2_d( da -1 a -4) 'questo è l'ultimo residuo
Se ha eteroscedasticità, allora modello GARCH
Senza stima GARCH otteniamo l'equazione
KOTIR = 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)
Un sacco di coefficienti.
Gessoso, ma molto. Quasi stabile.
Ma c'è un grande errore nella stima dei coefficienti per alcuni di essi. Dobbiamo dividere il 100% per il valore della statistica t
alla faa
no way! Non ho lamentele su Prescott. Sai quanto rispetto Prescott, Prescott è una testa, non puoi mettergli il dito in bocca...
Come prima ti distraevo e ti chiedevo ogni tipo di stronzata.
Non preoccuparti, stai sprecando kilocalorie preziose...
Così permaloso!
Naturalmente, il cof è un'informazione estremamente preziosa. E la sua opinione è molto interessante. Sei il primo a chiederlo e in questo senso "finalmente"
Così permaloso!
Naturalmente, i coefficienti sono informazioni estremamente preziose. E la sua opinione è molto interessante. Sei il primo a chiederlo e in questo senso "finalmente"
Non si vede niente :o( Almeno datemi un excel con i dati, farò i grafici da solo, forse analizzerò qualcosa
Quasi stabile.
Sono tutti storti. Cosa vuol dire che sono "quasi stabili"?
Non si vede niente :o( Almeno datemi un file Excel con i dati, e disegnerò i grafici da solo, forse li analizzerò
Sono tutti storti, vero? Cosa vuol dire che sono "quasi stabili"?
Sto allegando. Si prega di notare che il kotir è EURUSD.
Per ogni coefficiente, il valore del coefficiente e l'errore del coefficiente
In allegato. Si prega di notare che il kotir è EURUSD.
Per ogni coefficiente, il valore del coefficiente e l'errore del coefficiente
Ho dato un'occhiata più da vicino alle valutazioni del software, ma non vedo alcuna ragione per esserne felice. Se ho capito bene il risultato, EW mostra che il modello è, in generale, falso:
(1) il coefficiente è -0,48, con deviazione standard dell'errore di 0,12, per esempio -4,89 con deviazione standard dell'errore di 0,9 -2,9 con deviazione standard dell'errore di 1,0 ecc. questi sono errori molto grandi, molto grandi, cioè sono quasi sul punto di invalidare la stima.
(2) la statistica t per il primo coefficiente è molto grande, (se ricordo bene, è passato molto tempo da quando ci ho lavorato, ho bisogno di rinfrescare la mia conoscenza), in altre parole, il primissimo coefficiente non descrive il modello in alcun modo, in un certo senso - è solo sinistro. A proposito, quale "tendenza" hai preso per il modello HP?
(3) sì, non c'è bisogno di stimare la probabilità che il parametro non sia zero. sì, è chiaro che non è zero
(4) R-squared, non è una stima corretta, ho spiegato perché, non dovrebbe essere guardata affatto in questo caso. Letteralmente parlando, la scala di polarizzazione dei prezzi non è normalizzata, è come se ti fossi allontanato di chilometri dalla quotazione e dicessi, woohoo laggiù sarà il prezzo. Sì, entro i limiti della statistica di deviazione sì, ma non ne trarrete alcun profitto, perderete solo
OK, se non capisco qualcosa, lo capirò più tardi.
Ho dato un'occhiata più da vicino alle valutazioni del software, ma non vedo alcuna ragione per esserne felice. Se ho capito bene il risultato, EW mostra che il modello è, in generale, falso:
(1) il coefficiente è -0,48, con deviazione standard dell'errore di 0,12, per esempio -4,89 con deviazione standard dell'errore di 0,9 -2,9 con deviazione standard dell'errore di 1,0 ecc. questi sono errori molto grandi, molto grandi, cioè sono quasi sul punto di invalidare la stima.
(2) la statistica t per il primo coefficiente è molto grande, (se ricordo bene, è passato molto tempo da quando ci ho lavorato, ho bisogno di rinfrescare le mie conoscenze), in altre parole, il primissimo coefficiente non descrive il modello in alcun modo, in un certo senso - è solo sinistro. A proposito, quale "tendenza" hai preso per il modello HP?
(3) sì, non c'è bisogno di stimare la probabilità che il parametro non sia zero. sì, è chiaro che non è zero
(4) R-squared, non è una stima corretta, ho spiegato perché, non dovrebbe essere guardata affatto in questo caso. Letteralmente parlando, la scala di polarizzazione dei prezzi non è normalizzata, è come se ti fossi spostato a chilometri di distanza dalla quotazione e dicessi woohooo laggiù sarà il prezzo. Sì, entro i limiti della statistica di deviazione sì, ma non ne trarrete alcun profitto, perderete solo
OK, se non capisco qualcosa, lo capirò più tardi.
(1) .... questi sono errori molto grandi, molto grandi.
Sì, per coefficienti individuali.
(2) Le statistiche t per il primo coefficiente sono molto grandi,
Sbagliato. T-statistico = coefficiente/SCO
il primissimo coefficiente non descrive il modello
È il primo che lo fa. Abbiamo bisogno di 100 / t-statistica e ottenere l'errore in %. Ma questo non risolve il problema con altri coefficienti.
E quale "tendenza" ha preso per il modello HP?
Non c'è nessuna tendenza. HP sta lisciando per ottenere il rumore nel residuo.
(4) R-squared, non la stima corretta,
Dovrebbe essere corretto. DW è circa due, il che significa che il residuo è distribuito normalmente. C'è ancora un errore di regressione = 11 pips, ma l'errore della variabile dipendente = 212 pips
Ma ecco il risultato della previsione
Si prega di notare che l'errore medio % = 5,7%!!!!