Econometria: previsione con modello a spazio di stato - pagina 26

[EconModel]

anonymous:

Ogni corso di econometria (sei davvero un econometrico?:)) ci dice qual è la varianza delle stime dei parametri del modello e la velocità di convergenza delle stime ai valori veri: più piccola è la dimensione del campione e se non ci sono cambiamenti strutturali nella serie, più grande è la varianza delle stime dei parametri del modello. All'aumentare della dimensione del campione, la varianza (più spesso:)) diminuisce come eps*sqrt(n), eps>0, essendo n il numero di osservazioni.

Gli errori di stima dei parametri contribuiscono all'errore di qualsiasi modello. Quindi più bassa è la precisione della stima dei parametri - più alto è l'errore del modello.

D'altra parte, una piccola finestra permette l'adattamento ai cambiamenti dei parametri. In pratica questo problema è molto meglio risolto risolvendo il problema del decadimento dei parametri del modello invece di ridurre la dimensione della finestra.

In ogni corso di econometria (sei davvero un econometrico?:)

Non sono un econometrico - ho una laurea in econometria. Come si dice, senti la differenza.

Nel mio lavoro, sono limitato a un pacchetto specifico e non posso andare oltre. Il pacchetto include una selezione del modello ottimale secondo i seguenti criteri:

#                                       opt.crit=       c(  "lik",  #   log-правдоподобие (умолчан)
#                                                       "amse", #   mse для первого прогноза
#                                                        "mse",  #   среднеквадратичная ошибка 
#                                                        "sigma",#   стандартное отклонение остатка
#                                                        "mae"), #   среднее абсолютного остатка
                                        opt.crit=       c("lik"),   #   log-правдоподобие (умолчан)

Ho letto da un libro che accompagna il modello, che diversi criteri danno risultati migliori per diversi processi casuali iniziali, ma in media il miglior risultato dà la probabilità logaritmica.

Con il tester ho trovato che la finestra per il mio campione va da 20 a 40 bar - circa lo stesso risultato, ma si deteriora bruscamente al di fuori di queste dimensioni. Ma questo è sul mio particolare campione. Vorrei avere qualche altra base - non mi fido del tester, dà un risultato privato, e nessuna base per generalizzare questo risultato.

[EconModel]

yosuf:
Ero interessato al tipo di funzione w da lì. Il saldo è di poco o nessun interesse, analizzare i mezzi (equità).

Non c'è nessun mistero particolare, perché il pacchetto pubblico è usato, ma sto ancora aspettando 1200 indicatori scritti, con i quali possiamo parlare in R - linguaggio (nel senso di calcoli)