faa1947: наличие выбросов: следует заменить выбросы, т.е. котировки свыше некоторого порога (например, 3 сигма) на величину порога. У Булашова другое мнение о величине порога.
-Alexey-: Браво! Отличный пост, затрагивает многие вопросы. Но, некоторые пункты можно критиковать. Например, один из них - на основании чего вы решили, что нужно удалять выбросы? Их удалять нельзя.
faa1947: Выброс выбросу рознь. Приходится просматривать котировки. Если выброс - это относительно редкое явление, то следует обрезать до порога (не удалять). Если это не так, то не понятно что делать. В принципе, выбросы сильно искажают статистику. Любой пакет статистики предусматривает такую возможность и дает соответствующие рекомендации.
faa1947:
トピックスターターは、颯爽とサーベルキックで問題を解決しようとしたようだ - エコノメトリック・パッケージはGARCHよりも多くのモデルを提供している。モデルを選択し、モデルのパラメータを選択することは、道の途中であって、始まりではない・・・。
そう、もっとある。GARCHは例として説明のために取り上げられた。全く評価されていない。ましてや他のモデルなど。これは何度も言われていることだ。
以前の投稿では、差異に基づく分析について批判があった。この批判は、著者が初期データの準備段階を見落としたために生じたものだと思う。
この記事の著者によれば、非定常性は市場の唯一の悪である。そうではない。
そうではない。他の弊害とは、「ファット・テール」、ボラティリティのクラスタリング、レバレッジ効果などである。
1.サンプルのローソク足の本数を決める必要がある。サンプルのローソク足の数は、タイムフレームに依存しますか？文献によると、ローソク足の本数は50本で十分です。
そして、非線形モデルの欠点は、大きなサンプルが必要であるというデータを見たことがある...約1000個。約1000個
2.サンプルに 分布を当てはめてみよう。できれば正規分布がいい。当面の疑問は、グラフがプロットされているラックの数だろう。グラフがプロットされたラックの数をどこで入手したのか？
正規分布ではないだろう。これについては、後ほど分布についての記事で書きます。近日公開予定です。
ラック」という用語の意味を明確にしてください。
наличие выбросов: следует заменить выбросы, т.е. котировки свыше некоторого порога (например, 3 сигма) на величину порога. У Булашова другое мнение о величине порога.
- 念のため、フーリエまたはACFでサイクルをチェックする。限られたサンプルと市場自体の特性から、サイクルはない可能性が高い。
- トレンドの問題を解決する。MOGを差し引くことによってトレンド除去を行うことは、問題の深刻な単純化である。指数トレンドの場合は対数が取られますが、加法トレンドの場合は最初の差で十分です。トレンドは別個に扱われ、回帰が必要となり、あらゆる種類の回帰が必要となる。MOGではなく回帰を引く必要がある。これは決定論的トレンドの場合であるが、統計的トレンドもある。
これらの問題に取り組まなければ、サンプルの統計的特性についての推論には根拠がない...。
サンプリングに取り組む必要があることには同意する。それはすでにマット統計学の問題ですが...。
外れ値を取り除く普遍的な方法はない。
だからサンプルサイズは大きくなければならない。
トレンドについて。調査したことはない。心に留めておきます。
Браво! Отличный пост, затрагивает многие вопросы. Но, некоторые пункты можно критиковать. Например, один из них - на основании чего вы решили, что нужно удалять выбросы? Их удалять нельзя.
私の知る限り、測定時に外れ値が除去されるのは、測定結果が少なくとも何らかの法則で統一されていることが事前に分かっている場合、言い換えれば、測定値を生成するプロセスが非ランダムまたはランダムな定常性を持っている場合であり、外れ値はランダム性（非ランダム性または定常性の限界を超えている）によって引き起こされる可能性があり、このような場合のランダム性は歪みである。非定常な価格系列を扱うのであれば、どのようなレベルのランダム性も統計の一部であり（非ランダム性以外の部分もあるが、両者を分離するのは難しい）、それぞれ統計の一部を取り除くことは統計の歪みである。私は、ランダムな非定常過程を扱う場合、何かを取り除く（カットする）権利はないという考えに近い。
Выброс выбросу рознь. Приходится просматривать котировки. Если выброс - это относительно редкое явление, то следует обрезать до порога (не удалять). Если это не так, то не понятно что делать. В принципе, выбросы сильно искажают статистику. Любой пакет статистики предусматривает такую возможность и дает соответствующие рекомендации.
数理統計学と計量経済学を適用する際のより深い問題は、初期データ、中間結果、結論のいずれも、非数学的-直感的な方法でチェックしなければならないということである。カットオフしきい値（2シグマ、3シグマ、4シグマ、その他）の選択は、グラフを視覚的に見た後にのみ可能であり、信頼区間の選択の問題を指す。数理統計学を適用する最大の問題は、その適用が統計家自身の技術なしには考えられないということである。切る-切らない」というルールを定式化する人はいない。もしカットすれば、非定常性の特徴を取り除くことになり、もしカットしなければ、サンプリングの失敗によって一般母集団の真の分布を歪めてしまうことになる。
つまり、正しい帰無仮説を棄却して誤った対立仮説を支持したり、正しい対立仮説を棄却して誤った帰無仮説を支持したりするのである。
以上のことから、私はあなたに同意すると同時に反対することもできる。事前に具体的なサンプルを検討しない限り、あなたの質問に明確に答えることは不可能です。
どのセクションがお勧めですか？私の各発言（質問を含む）に対して、マトリックスへのリンクを提供することができます。
はい？私見ですが、faa1947 さんは 問題意識がないのではないかと思うような 質問をされています。
例えば、統計的分布は変動 特性です。定常性は 時間的な...
それがあなたの真珠です：
モデルパラメータとフィッティングについて モデル・パラメータが設定されると、何もフィッティングされない...
faa1947:
トップクスターターでさえ参加していない。議論中の論文の議論と展開に一貫性が欲しい。例えば、最初のステップで、具体的な例について、データの予備分析とモデル化の準備について詳しく検討する。例えば
1.サンプルサイズの正当化
2.データ変換の必要性の正当化。
3.データの変換方法の選択：
- 外れ値および欠損データへの対処。
- データ変換 - トレンド、周期性の除去
4.トレンドタイプの決定とその会計処理
5.変換されたデータへの分布の当てはめ。
6.変換されたデータの定常性の分析
7.異分散性の考慮
トピックスターターは、示された関心に少し呆れている :-)))
これが本当の建設的な批判だと思う。同僚のfaa1947 氏に感謝する。 少し時間を取ります。後で自分の考えを投稿しようと思う。でも、全般的には、提案された手続きリストに賛成だ...。
denkir:
少し時間を取るつもりだ......。
ありがとう
どういう意味ですか？:-)
黙っていた方が役に立つ？古典に出てくるような話ですか？
- イワン・ワシーリエヴィチ、あなたが話すと、まるで錯乱しているかのようです。