Econometria: previsione a un passo avanti - pagina 94
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Evidenzia la componente deterministica. E il residuo? Controlliamo di nuovo la componente deterministica. La causa è vecchia. Raggiungere il rumore. Ottenere il rumore senza la componente deterministica, possiamo ragionare.
Per le serie non stazionarie, questa componente deterministica cambierà molto nel tempo. I metodi adattivi devono essere applicati per prevedere
Per le serie non stazionarie questa componente deterministica cambierà molto nel corso del tempo. Per le previsioni, dovrebbero essere applicati metodi adattivi
Se guardate prima l'argomento, vedrete i dettagli della seguente idea e i calcoli pratici per essa.
Idea:
1. adattare il modello al campione
2. prevedere 1 passo avanti
3. una volta che il fatto arriva, adattarsi di nuovo su un campione spostato
4 previsioni 1 passo avanti di nuovo.
C'era una tabella a destra dei parametri del modello (lag) e si può vedere che i parametri del modello cambiano quasi ogni volta.
Se guardate prima l'argomento, vedrete i dettagli della seguente idea e i calcoli pratici per essa.
Idea:
1. adattare il modello al campione
2. prevedere 1 passo avanti
3. Quando arriva il fatto, adattarsi di nuovo su un campione spostato.
4 di nuovo previsione 1 passo avanti.
C'era una tabella a destra dei parametri del modello (lag) e si può vedere che i parametri del modello cambiano quasi ogni volta.
Ecco cos'è: instabilità, per la miseria )))))
Non può uscirne nulla di buono. Tutto questo adattamento alla pseudo-stazionarietà è solo sciamanesimo. Questa serie sarà comunque non stazionaria, non importa come la violentate. Molto fortemente non stazionario o fortemente non stazionario o debolmente o fortemente non stazionario - non ci sono metodi di previsione affidabili. Tutte le statistiche matematiche sono sviluppate sulla base delle ipotesi di stazionarietà ed ergodicità.
Ecco cos'è - la non stazionarietà, dannazione al suolo)))))
Non ne verrà fuori niente di buono. Tutta questa riduzione alla pseudo-stazionarietà è sciamanesimo. Questa serie sarà ancora non stazionaria, non importa quanto la forziate. Molto fortemente non stazionario o fortemente non stazionario o debolmente o fortemente non stazionario - non ci sono metodi di previsione affidabili. Tutte le statistiche matematiche si basano sull'ipotesi di stazionarietà ed ergodicità.
Ci sono totali per il fattore di profitto maggiori di 1, ma è una magra consolazione, visto che c'è stato di peggio.
Non voglio scoraggiarmi. Forse un cattivo livellamento, forse i regressori sbagliati o un'interpretazione sbagliata della previsione? Dobbiamo indagare. È per questo che ho aperto una filiale.
Mathemat:
Mi chiedo cosa c'entri l'ergodicità? Spiegamelo, Demi: forse sono abituato a capirlo in qualche altro modo.Per i processi ergodici, sia l'aspettativa, la varianza e la funzione di autocorrelazione calcolate da una realizzazione saranno le stesse per qualsiasi altra realizzazione.
(Citazione parziale.)
Se una serie è non stazionaria, quindi non è ergodica.
E avete ancora intenzione di rimanere con un modello che è altamente insostenibile nei parametri principali?
Demi: Тогда и только тогда, когда стохастический процесс является эргодическим
Beh, in primo luogo, queste sono tutte parole generali con cui ho già familiarità.
In secondo luogo, guardare il processo di quotazione come un insieme di realizzazioni non era il punto. La realizzazione è una, punto e basta. Almeno in econometria.
Terzo, e più importante: come si può verificare, l'ergodicità, se non possiamo fare altre realizzazioni possibili? (Se potessimo farlo, potremmo fare un tester ideale, che sarebbe in grado di controllare qualsiasi TC per la robustezza al cento per cento, dato che avremmo, grosso modo, tanti dati di input quanti sono necessari, cioè infinito).
faa1947: Non mi attengo al modello, ma al metodo.
OK, la domanda è la stessa, ma al metodo.
Ok, stessa domanda, ma per il metodo.