エコノメトリックス：一歩先の予測 - ページ 76

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Mathemat:

存在しないのだから、覚えているわけがない。それじゃあ、マーケットで儲けるのが簡単すぎる...。

数学的な証明の話であれば、私の知識のなさは証明にはならないし、一般化もしないでしょう。

私の（世界的な）実証的な手法に何か問題があるのでしょうか？

 
faa1947: 私の（世界的な）実証的な手法に何か問題があるのでしょうか？

正式な根拠がないからこそ、納得がいかないのでしょう。

そう、自分のモデルを強く疑っているあなた自身が、そのことに気づいているのです。

追伸：有限のデータセットに対する有限のテストセットでは、予測のための十分な条件を提供することはできません。

"有限のデータセット "もある意味で統計量であり、調査対象の検定統計量と周辺統計量の近接度によって定義される。つまり、有意水準によって、データ量が有限と考えられることもあれば、無限と考えられることもあるのです。もちろん、これはでたらめな話だが、私にはそう思えるのだ。

 

faa1947:

フィッティングが悪いというのは、この掲示板の意見です。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。


数学的トリックに洗脳されたエコノメトリック宗派の信奉者がどう思おうが、知ったことではない。なぜなら、私たちはブローカーが私たちのお金をどうカウントするかにしか興味がないからです。証券会社はツッコミに金を払わないしな。

もし共感や理解を得たいのであれば、あなたのようなエコノメトリック宗教の信者の中で探してみてください。

ただ、ここに統計を持ち込まないでください。統計学と計量経済 学の定常性という概念は、互いに対応していない。統計学では、定常性はサンプルに依存しないこと、計量経済学では、「定常性」は特定のサンプルに当てはめた結果である。

 
faa1947:

数学的な証明という意味では、私が知らないということは証明にはならないし、一般化もしない。

私の（世界的な）経験則に基づく受信に何か問題があるのでしょうか？



と、共同積分をご存知でしょうか？この概念と検定は、単に残差の定常性だけでなく、やや広範なものである。つまり、価格は回帰と共時性でなければなりません。そのためには、それらの線形結合が定常でなければならず、それをテストするのである（残差）。しかし、それとは別に「誤差補正モデル」も評価される。

Engle-Granger法以前は、研究者が知らず知らずのうちに誤った回帰を求めたり、新差分で回帰を推定し、変数の定常性は得られるものの、定常補正項を考慮できない、つまり回帰モデルが正しく規定されていない（省略変数問題）ことがよくあったのです。このことは、補正項（前期の変数Yが長期値から乖離した場合、その補正項が長期値から乖離したと仮定する）の役割を明確にする。 は、ダイナミクスを正しい方向に修正します)。 http://ecnmx.ru/article/a-97.html

私の捉え方は、予測値への回帰です

よりリンク))http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/coint/green/green184.htm

 
Reshetov:

数学的トリックに洗脳されたエコノメトリック宗派の信奉者がどう思おうが、知ったことではない。なぜなら、私たちはブローカーが私たちのお金をどうカウントするかにしか興味がないからです。証券会社はツッコミに金を払わないしな。

共感や理解を求めるなら、あなたのようなエコノメトリック宗教の信者の中で探してみてください。

ただ、ここに統計を持ち込まないでください。統計学と計量経済学の定常性という概念は、互いに対応していない。統計学では、定常性はサンプルに依存しないこと、計量経済学では、「定常性」は特定のサンプルに当てはめた結果である。

私は間違ってはいない。TAやNSで奇跡のフィールドに来た人の頭を騙すのはもっと難しいのは十分承知していますが、参加して解禁を待ちたいと思います。
 
faa1947:
フォーラムで失敗したことはないです。TAやNSで奇跡のフィールドに来た人の頭を騙すのはもっと難しいのは十分承知していますが、参加して解禁を待ちたいと思います。

そして、TAにはどんな奇跡があるのでしょうか？

TAは、後続の価格が以前の価格に依存することを意味しているに過ぎない。それは奇跡なのか？

 
faa1947:
フォーラムで間違えたわけではありません。TAやNSで奇跡のフィールドに来た人たちの頭を騙すのは、もっと難しいのは十分承知していますが、参加して解禁を待ちたいと思います。

禁止もされないし、英雄にもされないよ。

NSといえば、汎化能力、つまり予測能力についてNSをテストする、まともな神経パックには完全に合理的な経験的手法がある（検証用データセットでの最小誤差に達した時点で学習を停止する）。そして、なぜか私は、あなたの恣意的なテストセットよりも科学的だと思うのです。

 
Mathemat:

そう、あなた自身、自分のモデルに大きな疑問を抱いているのですから、それはわかっているはずです。

間違いないでしょう。あと1個のサンプルに対してロバストモデルを作るという、極めて限定された問題に対する解を見出すことは可能だと思われるのです。一般的に過去と未来にではなく、+1のみ。私のモデルはサンプルの中で光っているだけで、サンプルの外では全く漏れていない（最大で2％の利益率が得られる）のですが、何か問題があるのでしょうか？

"最終データセット "もある意味で統計量であり、調べられる検定統計量が限界統計量に近いかどうかで定義される。

nをサンプル外として解かないことで、+1をサンプル外として解かないという意味と理解すればよいでしょうか。

なぜ、マージナルサンプリングについて全く議論していないのですか？制限付きで解いてみましょう - +1 の場合

 

サンプルを間違えていますよ。生データの話です。

P.S. 実は、あなたが主張する回帰係数のヌルテストが、なぜ予測に適用されないのか、いまだに理解できないのですが......？すでに予測された価格変動の大きさは、予測誤差よりもずっと小さく数倍になっていますね。それなのに、あなたはそのような予想をしつこく掲載する。それが科学的アプローチと言えるのでしょうか？

 
paukas:

そして、TAにはどんな不思議があるのでしょうか？

TAは、その後の価格が以前の価格に依存することを意味しているに過ぎない。奇跡なのか？

奇跡は奇跡の分野で、TAはお金を増やすために水増ししている
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