エコノメトリックス：一歩先の予測 - ページ 75

[СанСаныч Фоменко]

Reshetov:

オーバーフィットのないモデルは、サンプリングに関係なく定常的な残差を生成するはずです

なぜ、そうする必要があるのでしょうか？クラス全体がある - 適応型モデル、どこに行けばいい？

私のモデルはランドマークではなく、寿命は 1本、いわばワンバーの製品です。何年も生きられるようなモデルは信じない。あなたが説明した理由と、それらは広く知られています。

...で あれば、モデルによって生成される残差の定常 性について話すことができる。

定常性の理論に興味はない。モデルに興味がある。少なくとも3つの基本的な疑問があります。

1.モデルに余分な変数がないか？

2.追加の変数を含めるべきか？

3.モデル構築のプロセスは完了しているか？

安定性とは、モデルの構築を停止するための基準である。以上です。次に、1小節分を予測します。ここでいう「先読み」とは、どこを指すのでしょうか。

そして、定年まで養うモデルを構築することは、純粋な共産主義であり、偉大で明るいユートピアである。

[Sceptic Philozoff]

faa1947: 定常性は、モデル構築を停止するための基準である。

だから、この基準では単純に不十分なのです。あなたが考えていないことがあるはずです。

数十の必要なテスト（しかもその必要性すら明らかでない！）を入力し、いつかこの必要性が十分であることが判明することを期待するだけで、どうしてモデルの十分性に自信を持てるのでしょうか？

[Vladimir Paukas]

faa1947:....何年も生きられるモデルなんて信じない......。

何を信じればいいんだ？彼らはそこにいる。

[СанСаныч Фоменко]

paukas:
なぜ信じなければならないのか？いるのです。

そういえば、ARIMAってアメリカのどこかの機関にありましたね。もう少し具体的に教えてください。

[СанСаныч Фоменко]

Mathemat:

だから、この基準では単純に不十分なのです。あなたが考慮に入れていないこと

もし、数十の必要なテスト（しかもその必要性すら明らかでない！）を入力し、いつかこの必要性が十分であることが判明することを期待しているだけだとしたら、どうやってモデルの十分性に自信を持てるというのでしょうか？

充足感とは、地理の終わりのようなものです。残差に自己回帰がなく、ARCHをモデル化した場合（必要性があった場合）、モデル化するものがない。 知識が終わっているのである。

[Sceptic Philozoff]

faa1947: 充足感とは、地理の終わりのようなものです。残差に自己回帰がなく、ARCHが（必要なら）モデル化されていれば、モデル化することはありません。 知識は終わりです。

これらの条件が予知に十分であるという主張の証明へのリンクを教えてください。

[Vizard]

faa1947:
できるけど、できないんです。本文にR2乗が添えられている指標の例を教えてください。指標は使用されているが、どの程度クオータイアを反映しているか、あるいは全く反映していないかは不明である。目で見て判断、「もちろん大きな指標」

する...書かないだけ...。目視では、特に大きな指標は見当たりませんでしたが...。その数学を解析するまでもなく...。

本当にそうなんです。ほぼ安定した残量を確保しています。ウィンドウを1小節ずらすと、モデルのパラメータ（ラグ数）を変更する必要があります。このことは、表中の一番外側の2列のラグ数によって明確に見ることができる。

一言で言うと、「ストーリーに合う」...。

[СанСаныч Фоменко]

Mathemat:
これらの条件が予知に十分であるという主張の証明へのリンクを教えてください。

証明は覚えていないが、どこでも通用する。私（誰か）の根拠を述べます。もう一度言いますが、コチル＝トレンド＋ノイズ＋周期性＋外れ値です。ここから、トレンド＋ノイズを取る。トレンド＋ノイズを加えるとコチルになる、という可逆性がある。

私たちにできることは何だろう？ 答えは一目瞭然、「トレンド」です。それとは別に、ノイズにトレンドがある状態で解析しても意味がない。ノイズの統計的な特徴をスコア化することになるのだ。ノイズの中にトレンドが残らなくなるまで、トレンドをモデル化すべきです。すべてのトレンドが確認できたとき（2段階以上は見たことがない）、ノイズの中にARCHが存在することになります。もしあれば、私たちはモデリング-モデリングする方法も知っています。残差は定常的か？ファインこれ以上どうモデル化すればいいのかわからない。できないことを充足の証とする。

でも、思い出しました。定常残差は、増分の符号を変える確率が符号を維持する確率より高いという性質を持つ場合がある。

PS.定常的な残差の範囲が大きいと悲しい。1pip未満の場合に最適です。

[Sceptic Philozoff]

faa1947: 証明は思い出せないが、どこでも通用する。

存在しないのだから、思い出せない。それじゃあ、マーケットで儲けるのが簡単すぎる...。

[СанСаныч Фоменко]

Vizard:

する...書かないでください...目視では、これといった指標がないのですが......。そのための数学的な解析は必要ないのですが...。

本当にそうなんです。ほぼ安定した残像を得ることができた。ウィンドウを1小節ずらすと、モデルのパラメータ（ラグ数）を変更する必要があります。表中の一番外側の2列はラグ数を示しており、これを見れば一目瞭然です。

一語一句、物語にふさわしいというか......。

すべての回帰分析がフィットする。回帰は観測結果を反映したものでなければならず、そうでなければ無意味なのです。フィットすることは悪いことだというのが、この掲示板の信条です。計量 経済学や統計学の講義を受けたことのある世界中の学生は、そう思ってはいない。