計量経済学：CUのバランスシートについて説明しよう。 - ページ 10 1...34567891011121314151617...30 新しいコメント Дмитрий 2012.08.08 05:33 #91 Avals: 静止しているとはどういうことなのか？どのように定義されているのですか？ さて、ここからが本題。1年目のカリキュラムを繰り返さなければならない......。そして、「秘密の知識」の持ち主は皆、学校のカリキュラムを知っていると思っていた。しかし、十分に長いシリーズをバラバラに切り刻んで、MOと分散を比較することはできないのか？複雑すぎる？ hooper to give? СанСаныч Фоменко 2012.08.08 05:35 #92 Avals: ステーショナリーとはどういう意味ですか？どのように定義されているのですか？ 最も単純な定義：モ＝一定、分散＝一定。 ユニットルート検定で定義され、その種類は多い。 Avals 2012.08.08 05:35 #93 faa1947: どのように複雑なのですか？記号の「トレンド」の代わりに「HP」と書きました。 しかし、もっと深刻に考えていることがあります。分析的な直線平滑化式（デトレンドより正確）は、サンプルサイズに大きく依存します。2000年以降のEURUSDのサンプルで見てみましょう。トレンドを直線で切り分けてみましょう。ほぼ水平な直線ですが、乖離は約2500pips!これはまさに、機械が書き込んだ病院の平均温度である。 しかし、どんなフィルターを使っても、数十ピプスの分散が発生します。10年という時間間隔での取引ではないので、50～100の観測値を平滑化する場合は直線でOKです。しかし、一部の推定では、より多くの観測を必要とします。細かいことを言わないように、いつもフィルターをかけています。純粋に実用的な検討事項です。 そのため，初期系列をデトレンドすることは理解できるが，株式の場合は，一方向にトレンドがあり，かつ，ほぼ一定であることが望ましい。 Avals 2012.08.08 05:38 #94 faa1947: 最も単純な定義：モ＝一定、分散＝一定。 ユニットルート検定によって決定されるが、その種類は多い。 デミ さてさて、1年目のシラバスをもう一度......。そして、「秘密の知識」の持ち主は皆、学校のカリキュラムを知っていると思っていました。しかし、十分に長いシリーズをバラバラに切り刻んで、Moと分散を比較することはできないのですか？複雑すぎる？ hooper to give? さて、mo=一定、分散=一定であれば、モデルがどうあるべきか、決定論的な要素がどうあるべきかは、絶対に明らかです。すなわち、線形トレンド。 Дмитрий 2012.08.08 05:40 #95 Avals: さて、mo=一定、分散=一定であれば、モデルがどうあるべきか、決定論的な要素がどうあるべきかは、絶対に明らかです。すなわち、線形トレンド。 まあ、実際には、定常性 - Moと分散は定数ではなく、もちろん浮くはずですが、ある限界以上には浮かない...............ということです。 Avals 2012.08.08 05:43 #96 Demi: まあ、実際には、定常-MOや分散は定数ではないので、もちろん浮くべきですが、ある限界を超えてはいけない......ということです。 まあ、上のオートマトンにはそう返信したんだけどね。 だから、書くんですね。 "正規性のないモデルは、系列が定常であれば、一定の精度で正しく、適切なものになります。" 系列が定常であれば、トレンド（モ）を差し引くことで、残差は正規分布になります。すなわち、残差分析は、分布の頑健性や定常性の評価です（実は同じことなのですが...）。 追伸：第一差分が定常であり、株式系列自体が単位根を持っていること 削除済み 2012.08.08 05:53 #97 Avals: では、残差が正規分布していない、あなたの視点での「良いもの」の例を教えてください。 上向きの傾斜を持つトレンドラインを描く。次に，さまざまな分布（一様，正規，二項，コーシー，幾何学，ロジスティック，ポアソン，ワイブル，......）を持つノイズ成分を重ね合わせてみましょう。迄 さて、残差分布の種類によってトレンド成分が決まるのでしょうか？ СанСаныч Фоменко 2012.08.08 05:57 #98 avtomat: 上向きの傾斜を持つトレンドラインを描く。次に，さまざまな分布（一様，正規，二項，コーシー，幾何学，ロジスティック，ポアソン，ワイブル，......）を持つノイズ成分を重ね合わせてみましょう。迄 さて、残差分布の種類によってトレンド成分が決まるのでしょうか？ いいえ、そんなことはありません。しかし、この素晴らしいトレンドからの逸脱がコリアンを紹介するならば...。ここで会うのはやめよう。そういうことなんです。 Avals 2012.08.08 05:59 #99 avtomat: 上向きの傾斜を持つトレンドラインを描く。次に，さまざまな分布（一様，正規，二項，コーシー，幾何学，ロジスティック，ポアソン，ワイブル，......）を持つノイズ成分を重ね合わせてみましょう。迄 さて、残差分布の種類によってトレンド成分が決まるのでしょうか？ しまった、そういうことだったのか。しかし、私はこのクソをコーシー分布と交換することはありません、なぜなら分散とmoが不定だからです ;)トレンド成分はそれに依存するので、ポイントではない。トレンドの要素を見極め、それを信頼することです。 TheXpert 2012.08.08 05:59 #100 avtomat:上向きの傾斜を持つトレンドラインを描く。次に，さまざまな分布（一様，正規，二項，コーシー，幾何学，ロジスティック，ポアソン，ワイブル，......）を持つノイズ成分を重ね合わせてみましょう。迄 はい、どうぞ。残差の一様 分布でTCを表示します。 1...34567891011121314151617...30 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
静止しているとはどういうことなのか？どのように定義されているのですか？
さて、ここからが本題。1年目のカリキュラムを繰り返さなければならない......。そして、「秘密の知識」の持ち主は皆、学校のカリキュラムを知っていると思っていた。しかし、十分に長いシリーズをバラバラに切り刻んで、MOと分散を比較することはできないのか？複雑すぎる？
hooper to give?
ステーショナリーとはどういう意味ですか？どのように定義されているのですか？
最も単純な定義：モ＝一定、分散＝一定。
ユニットルート検定で定義され、その種類は多い。
どのように複雑なのですか？記号の「トレンド」の代わりに「HP」と書きました。
しかし、もっと深刻に考えていることがあります。分析的な直線平滑化式（デトレンドより正確）は、サンプルサイズに大きく依存します。2000年以降のEURUSDのサンプルで見てみましょう。トレンドを直線で切り分けてみましょう。ほぼ水平な直線ですが、乖離は約2500pips!これはまさに、機械が書き込んだ病院の平均温度である。 しかし、どんなフィルターを使っても、数十ピプスの分散が発生します。10年という時間間隔での取引ではないので、50～100の観測値を平滑化する場合は直線でOKです。しかし、一部の推定では、より多くの観測を必要とします。細かいことを言わないように、いつもフィルターをかけています。純粋に実用的な検討事項です。
そのため，初期系列をデトレンドすることは理解できるが，株式の場合は，一方向にトレンドがあり，かつ，ほぼ一定であることが望ましい。
最も単純な定義：モ＝一定、分散＝一定。
ユニットルート検定によって決定されるが、その種類は多い。
さてさて、1年目のシラバスをもう一度......。そして、「秘密の知識」の持ち主は皆、学校のカリキュラムを知っていると思っていました。しかし、十分に長いシリーズをバラバラに切り刻んで、Moと分散を比較することはできないのですか？複雑すぎる？
hooper to give?
さて、mo=一定、分散=一定であれば、モデルがどうあるべきか、決定論的な要素がどうあるべきかは、絶対に明らかです。すなわち、線形トレンド。
さて、mo=一定、分散=一定であれば、モデルがどうあるべきか、決定論的な要素がどうあるべきかは、絶対に明らかです。すなわち、線形トレンド。
まあ、実際には、定常性 - Moと分散は定数ではなく、もちろん浮くはずですが、ある限界以上には浮かない...............ということです。
まあ、実際には、定常-MOや分散は定数ではないので、もちろん浮くべきですが、ある限界を超えてはいけない......ということです。
まあ、上のオートマトンにはそう返信したんだけどね。
だから、書くんですね。
"正規性のないモデルは、系列が定常であれば、一定の精度で正しく、適切なものになります。"
系列が定常であれば、トレンド（モ）を差し引くことで、残差は正規分布になります。すなわち、残差分析は、分布の頑健性や定常性の評価です（実は同じことなのですが...）。
追伸：第一差分が定常であり、株式系列自体が単位根を持っていること
では、残差が正規分布していない、あなたの視点での「良いもの」の例を教えてください。
上向きの傾斜を持つトレンドラインを描く。次に，さまざまな分布（一様，正規，二項，コーシー，幾何学，ロジスティック，ポアソン，ワイブル，......）を持つノイズ成分を重ね合わせてみましょう。迄
さて、残差分布の種類によってトレンド成分が決まるのでしょうか？
上向きの傾斜を持つトレンドラインを描く。次に，さまざまな分布（一様，正規，二項，コーシー，幾何学，ロジスティック，ポアソン，ワイブル，......）を持つノイズ成分を重ね合わせてみましょう。迄
さて、残差分布の種類によってトレンド成分が決まるのでしょうか？
いいえ、そんなことはありません。しかし、この素晴らしいトレンドからの逸脱がコリアンを紹介するならば...。ここで会うのはやめよう。そういうことなんです。
上向きの傾斜を持つトレンドラインを描く。次に，さまざまな分布（一様，正規，二項，コーシー，幾何学，ロジスティック，ポアソン，ワイブル，......）を持つノイズ成分を重ね合わせてみましょう。迄
さて、残差分布の種類によってトレンド成分が決まるのでしょうか？
しまった、そういうことだったのか。しかし、私はこのクソをコーシー分布と交換することはありません、なぜなら分散とmoが不定だからです ;)トレンド成分はそれに依存するので、ポイントではない。トレンドの要素を見極め、それを信頼することです。
上向きの傾斜を持つトレンドラインを描く。次に，さまざまな分布（一様，正規，二項，コーシー，幾何学，ロジスティック，ポアソン，ワイブル，......）を持つノイズ成分を重ね合わせてみましょう。迄