Econometria: bibliografia - pagina 3
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Per inciso, Sims non ha sviluppato il metodo, ma lo ha applicato ai dati macroeconomici. Il VAR era noto da decenni prima di lui.
"L'autoregressione vettoriale (VAR) è un modello della dinamica di diverse serie temporali in cui i valori attuali di queste serie dipendono dai valori passati della stessa serie temporale. Il modello è stato proposto da Christopher Sims"(C)
"Christopher Sims (Sims, 1980) ha creato un tale costrutto: le autoregressioni vettoriali (VAR).
Sì? Potrei sbagliarmi. Chi l'ha sviluppato?
Più o meno. Infatti, ha scritto un articolo dicendo "...perché usate l'autoregressione convenzionale, non funziona. Usiamo il vettoriale! Sai, come facciamo qui sul forum.
Beh, in realtà, non è quello che dice il suo articolo, per il quale ha ricevuto il premio Nobel.
"L'autoregressione vettoriale (VAR) è un modello della dinamica di diverse serie temporali in cui i valori attuali di queste serie dipendono dai valori passati della stessa serie temporale. Il modello è stato proposto da Christopher Sims"(C)
"Christopher Sims (Sims, 1980) ha creato un tale costrutto: le autoregressioni vettoriali (VAR).
Sì? Potrei sbagliarmi. Chi l'ha sviluppato?
Beh, in realtà non è quello che dice il suo lavoro premiato con il Nobel.
Il problema è che se il metodo di previsione funziona davvero sull'avanti, nessuno lo pubblicherà (finché non smette di funzionare). Quindi quello che stiamo vedendo è per lo più roba elaborata. Per esempio, lo stesso modello VAR su dati storici può mostrare qualsiasi precisione, ma di nuovo, la selezione dei parametri... Cosa c'è da spiegare, lo sappiamo già)
Non capisco affatto - questo modello è progettato per la ricerca macroeconomica. È di interesse, per esempio, per una banca centrale, non per un commerciante
Il problema è che se un metodo di previsione funziona davvero su un forward, nessuno lo pubblicherà (finché non smette di funzionare). Quindi quello che stiamo vedendo è per lo più roba elaborata. Per esempio, lo stesso modello VAR su dati storici può mostrare qualsiasi precisione, ma di nuovo, la selezione dei parametri... Cosa c'è da spiegare, lo sappiamo già)
Devo ammettere che i link postati sopra sono una notizia definitiva per me. Ora mi rendo conto che fare un modello, come VAR, è solo una parte del lavoro. La previsione che quasi ogni modello vi darà ha bisogno di sapere come usarlo. E questo non è un problema minore della realizzazione del modello stesso. Questo è ciò di cui parlano i link qui sopra.
E per di più, questi link mostrano che c'è un'enorme quantità di letteratura sulla previsione delle serie temporali, che è particolarmente sbocciata dopo il 2008. Sei mesi fa cercavo su Google previsioni e ottenevo una serie patetica di link, ma ora non è così.
Non potrei essere più d'accordo.
I modelli classici non sono un materiale elaborato, lo stesso VAR, ARIMA, ARCH ecc. Non sono modelli, sono strumenti di costruzione di modelli. Quindi si potrebbe sostenere che una chiave da 19 è materiale di scarto. Qui ti confondi con l'AT, dove l'applicazione di massa di un indicatore porta alla sua dissolvenza.
Prova a costruire un TS in cui il modello è selezionato dall'analisi del quoziente. Vedrete che in alcune aree ci sarà AR, in altre ARMA, in altre ARMA + GARCH e in alcune aree non c'è alcuna matematica. Più grande è l'insieme dei modelli che hai, più piccola è l'area in cui non c'è niente da applicare.
completamente frainteso - questo modello è progettato per la ricerca macroeconomica. È di interesse, per esempio, per la banca centrale, non per il commerciante