計量経済学：文献目録 - ページ 3 12345678910...19 新しいコメント Дмитрий 2012.04.05 07:05 #21 alsu:ちなみに、Simsはこの方法を開発したのではなく、マクロ経済データに適用したのである。VARは彼より何十年も前から知られていた。"Vector AutoRegression (VAR) は、複数の時系列の ダイナミクスを表すモデルで、これらの時 系列の現在値が、同じ時系列の過去値に依存するものです。クリストファー・シムズによって提案されたモデル」(C) "クリストファー・シムズ(Sims, 1980)は、そのような構成であるベクトル自己回帰(VAR)を作り出した。"(C) はい？間違っているかもしれません。誰が開発したのか？ Дмитрий 2012.04.05 07:06 #22 alsu: そんなところです。実際、彼は「...なぜ従来の自己回帰を使うのか、それはうまくいかない」という記事を書いている。ベクターを使ってみようこのフォーラムでやっているようなね。 実は、ノーベル賞を受賞した彼の論文には、そのようなことは書かれていないのです。 Alexey Subbotin 2012.04.05 07:12 #23 Demi: "Vector AutoRegression (VAR) は、複数の時系列のダイナミクスを表すモデルで、これらの時系列の現在値が、同じ時系列の過去値に依存するものです。クリストファー・シムズによって提案されたモデル」(C) "クリストファー・シムズ(Sims, 1980)は、そのような構成であるベクトル自己回帰(VAR)を作り出した。"(C) はい？間違っているかもしれません。誰が開発したのか？ 例えば、ここ（1962年）ですが、ゼルナーもプライオリティを主張しているわけではなく、この記事のさらに奥に参考文献があります。誰が先か掘るのは面倒だし、そんなの関係あるのか？ Alexey Subbotin 2012.04.05 07:15 #24 Demi: しかし、ノーベル賞を受賞した彼の作品には、実はそのようなことは書かれていないのです。 これは、私が理解した範囲では。もちろん簡略化しすぎましたが、だいたいこんな感じです...。 Alexey Subbotin 2012.04.05 07:18 #25 問題は、その予測方法が実際にフォワードで機能しても、誰もそれを公表しないことです（機能しなくなるまで）。だから、私たちが見ているのは、ほとんど解決済みのものなのです。例えば、過去のデータに対する同じVARモデルでも、任意の精度を示すことができますが、やはり、パラメータの選択...何を説明する必要があるんだ、そんなことはもうわかっ てるんだ) Дмитрий 2012.04.05 07:23 #26 重要なのは、スウェーデン銀行を馬鹿にしないことです。 Дмитрий 2012.04.05 07:25 #27 alsu: 問題は、その予測方法が実際にフォワードで機能しても、誰もそれを公表しないことです（機能しなくなるまで）。だから、私たちが見ているのは、ほとんど解決済みのものなのです。例えば、過去のデータに対する同じVARモデルでも、任意の精度を示すことができますが、やはり、パラメータの選択...何を説明する必要があるんだ、そんなことはもうわかっ てるんだ) 全く理解できません。このモデルは、マクロ経済研究のために設計されたものです。例えば、トレーダーではなく、中央銀行が関心を持つものである。 СанСаныч Фоменко 2012.04.05 07:31 #28 alsu: 問題は、フォワードで本当に効果のある予測方法があっても、誰もそれを公表しないことです（効果がなくなるまで）。だから、私たちが見ているのは、ほとんど解決済みのものなのです。例えば、過去のデータに対する同じVARモデルでも、任意の精度を示すことができますが、やはり、パラメータの選択...何を説明する必要があるんだ、そんなことはもうわかっ てるんだ) 私は、上に掲載されたリンクは、私にとって決定的なニュースであることを認めざるを得ません。VARのようにモデルを作ることは、仕事の一部でしかないことに気づかされました。ほぼすべてのモデルが与える予測は、使い方を知る必要があります。そしてそれは、モデルそのものを作ることに勝るとも劣らない問題なのです。上のリンクはそのためのものです。 さらに、これらのリンクは、時系列予測に関する 膨大な文献があり、特に2008年以降に花開いたことを示しています。 半年前は、予測でググると哀れなリンク集が出てきましたが、今はそんなことはないのです。 СанСаныч Фоменко 2012.04.05 07:38 #29 alsu: つまり、私たちが見ているのは、ほとんどが廃棄物なのです。例えば、同じVARモデルをヒストリカルデータに適用した場合、任意の精度を示すことができるが、やはりパラメータの選択...何を説明する必要があるんだ、そんなことはもうわかっ てるんだ) 大賛成です。 古典的なモデルは、同じVAR、ARIMA、ARCHなど、練り込まれた材料ではありません。模型ではなく、模型を作るための道具です。だから、19番のレンチは廃品だとも言える。ここで、TAと混同しているのは、ある指標を大量に適用すると、その指標は衰退してしまうということです。 商分析からモデルを選択するTSを構築してみる。ある分野ではAR、ある分野ではARMA、ある分野ではARMA＋GARCH、ある分野では全く数学がないことがおわかりいただけると思います。モデルのセットが大きければ大きいほど、何も塗らない領域は小さくなります。 СанСаныч Фоменко 2012.04.05 07:39 #30 Demi: このモデルは、マクロ経済研究のために設計されたものです。例えば、トレーダーではなく、中央銀行が関心を持つものである。 モデルは商の統計的特性によって決まるのであって、トレーダーが座る椅子によって決まるのではありません。 12345678910...19 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
ちなみに、Simsはこの方法を開発したのではなく、マクロ経済データに適用したのである。VARは彼より何十年も前から知られていた。
"Vector AutoRegression (VAR) は、複数の時系列の ダイナミクスを表すモデルで、これらの時 系列の現在値が、同じ時系列の過去値に依存するものです。クリストファー・シムズによって提案されたモデル」(C)
"クリストファー・シムズ(Sims, 1980)は、そのような構成であるベクトル自己回帰(VAR)を作り出した。"(C)
はい？間違っているかもしれません。誰が開発したのか？
そんなところです。実際、彼は「...なぜ従来の自己回帰を使うのか、それはうまくいかない」という記事を書いている。ベクターを使ってみようこのフォーラムでやっているようなね。
実は、ノーベル賞を受賞した彼の論文には、そのようなことは書かれていないのです。
"Vector AutoRegression (VAR) は、複数の時系列のダイナミクスを表すモデルで、これらの時系列の現在値が、同じ時系列の過去値に依存するものです。クリストファー・シムズによって提案されたモデル」(C)
"クリストファー・シムズ(Sims, 1980)は、そのような構成であるベクトル自己回帰(VAR)を作り出した。"(C)
はい？間違っているかもしれません。誰が開発したのか？
しかし、ノーベル賞を受賞した彼の作品には、実はそのようなことは書かれていないのです。
問題は、その予測方法が実際にフォワードで機能しても、誰もそれを公表しないことです（機能しなくなるまで）。だから、私たちが見ているのは、ほとんど解決済みのものなのです。例えば、過去のデータに対する同じVARモデルでも、任意の精度を示すことができますが、やはり、パラメータの選択...何を説明する必要があるんだ、そんなことはもうわかっ てるんだ)
全く理解できません。このモデルは、マクロ経済研究のために設計されたものです。例えば、トレーダーではなく、中央銀行が関心を持つものである。
問題は、フォワードで本当に効果のある予測方法があっても、誰もそれを公表しないことです（効果がなくなるまで）。だから、私たちが見ているのは、ほとんど解決済みのものなのです。例えば、過去のデータに対する同じVARモデルでも、任意の精度を示すことができますが、やはり、パラメータの選択...何を説明する必要があるんだ、そんなことはもうわかっ てるんだ)
私は、上に掲載されたリンクは、私にとって決定的なニュースであることを認めざるを得ません。VARのようにモデルを作ることは、仕事の一部でしかないことに気づかされました。ほぼすべてのモデルが与える予測は、使い方を知る必要があります。そしてそれは、モデルそのものを作ることに勝るとも劣らない問題なのです。上のリンクはそのためのものです。
さらに、これらのリンクは、時系列予測に関する 膨大な文献があり、特に2008年以降に花開いたことを示しています。 半年前は、予測でググると哀れなリンク集が出てきましたが、今はそんなことはないのです。
大賛成です。
古典的なモデルは、同じVAR、ARIMA、ARCHなど、練り込まれた材料ではありません。模型ではなく、模型を作るための道具です。だから、19番のレンチは廃品だとも言える。ここで、TAと混同しているのは、ある指標を大量に適用すると、その指標は衰退してしまうということです。
商分析からモデルを選択するTSを構築してみる。ある分野ではAR、ある分野ではARMA、ある分野ではARMA＋GARCH、ある分野では全く数学がないことがおわかりいただけると思います。モデルのセットが大きければ大きいほど、何も塗らない領域は小さくなります。
このモデルは、マクロ経済研究のために設計されたものです。例えば、トレーダーではなく、中央銀行が関心を持つものである。