-Alexey-: 틀렸고 위키에 오류가 있습니다. 균등 분포를 취합니다. 첨도를 계산할 수는 있지만 꼬리가 전혀 없습니다. 따라서 일반적인 경우 중력, 길이, 꼬리의 존재 여부 및 첨도 계수 사이에는 관계가 없다는 것을 올바르게 들었습니다. 삼각형 분포도 마찬가지입니다.
정확히 무엇이 잘못 되었습니까?
-알렉세이-, 솔직히 시계열 연구 분야, 특히 기사에서 설명한 일련의 수익률에서 저는 당신이 말하는 것과 같은 분포 (삼각형 및 균일)를 전혀 접한 적이 없습니다. 완전히 다른 용도로 사용될 가능성이 매우 높습니다. 따라서 몇 가지 한계 예를 언급 할 필요가 없습니다. 다른 단어를 찾을 수 없습니다. 그리고 무언가를 주장한다면 구체적인 분석 사례를 제시해 주세요.
위의 분석에서 항상 그렇지는 않지만 가장 자주 사용되는 분포는 정규 분포, 학생 분포 및 코시 분포입니다.
...이 계수를 사용하려면 첫째, 수학의 관점에서 사소한 작업이 아닌 경험적 분포 함수를 결정하고 둘째, 일부 확률 기준의 틀 내에서 분포에 단일 모드가 있다는 가설을 테스트하고 수용해야하며 이는 재무 시리즈에 대해 항상 충족되는 것은 아니며 사소한 작업도 아닙니다. 이러한 단계를 수행하지 않으면 "초과 계수"가 필요한 경우 추가 계산이 불가능합니다.
귀중한 관찰입니다. 한 기사에서 분포 피팅을 수행한다면 두 번째 기사를 위한 충분한 자료가 있을 것입니다. 아마도 앞으로 저나 다른 사람이 이 주제에 대한 기사를 작성할 것입니다. 이 글의 목적은 단순히 비선형 모델을 사용해야 하는 시계열의 특징을 지적하는 것이었습니다.
-Alexey-: 비평가들이 논문 심사에 참석해야 한다고 생각하시나요, 아니면 심사에 참석하지 않고 그냥 받아들이고 실질적인 연구를 시작해야 한다고 생각하시나요? 상관관계가 제대로 계산되지 않았다는 사실에 관심이 있으실 것 같습니다. 비평은 자료를 더 좋게 만들기 위한 것이지, 그 논문이 좋다고 주장하는 것은 아닙니다. 따라서 시스템의 이익은 작지 않고 더 많습니다.
-알렉세이-, 솔직히 시계열 연구 분야, 특히 기사에서 설명한 일련의 수익률에서 당신이 말하는 것과 같은 분포 (삼각형 및 균일)를 전혀 접한 적이 없습니다. 완전히 다른 용도로 사용될 가능성이 매우 높습니다. 따라서 몇 가지 한계 예를 언급 할 필요가 없습니다. 다른 단어를 찾을 수 없습니다. 그리고 무언가를 주장한다면 구체적인 분석 사례를 제시해 주세요.
위의 분석에서 항상 그렇지는 않지만 가장 자주 사용되는 분포는 정규 분포, 학생 분포 및 코시 분포입니다.
가장 자주 사용되지만 실제 분포는 정규, 코시 또는 학생 분포가 아니라 일반적으로 라플라스 분포에 가장 가깝습니다. 위에서 분포를 식별하는 작업이 사소하지 않다고 정확하게 언급했지만, 그렇다고 불가능하다는 의미는 아닙니다. 어쨌든 저는 개인적으로 이중 지수에 대한 적합성 테스트에서 R^2 = 0.999라는 결과가 꽤 잘 나온다고 확신합니다.
이제이 그래프에 대해:
그런데 여기에서는 라플라스 분포 만 그려 지므로 모두 정확히 3의 초과 비율을 갖습니다. 따라서 "꼬리의 두께"와는 다시 관련이 없으며 여기에 제시된 모든 그래프에서 동일합니다.
추신 계량경제학자들이 한 교과서에서 다른 교과서로, 그리고 페디비키아로 서로를 재인쇄하는 것에 대해서도 이야기하고 싶지만, 다음 기회로 미루겠습니다.
가장 자주 사용되는 분포이지만 실제 분포는 정규 분포가 아니며, 코시 분포나 학생 분포가 아니라 라플라스 분포에 가장 가깝습니다. 위에서 분포를 식별하는 작업이 사소하지 않다고 정확하게 언급했지만 그렇다고 불가능하다는 의미는 아닙니다. 어쨌든 저는 개인적으로 이중 지수에 대한 적합성 테스트에서 R^2 = 0.999라는 결과가 꽤 잘 나온다고 확신합니다.
이제 이 그래프에 대해...
그런데 여기에서는 라플라스 분포 만 그려져 있으므로 모두 정확히 3의 초과 비율을 갖습니다. 따라서 다시 "꼬리의 두께"와는 관련이 없으며 여기에 제시된 모든 그래프에서 동일합니다.
알수, 라플라스 분포가 항상 3의 초과 비율을 갖는다는 데 동의합니다. 오랫동안 보지 못했기 때문에 그 추정에 성급했습니다... 그러나 제가 쓴 연구 분야의 계량 경제학자들이이 분포를 사용한다는 것을 다시 한 번 반복합니다. 노벨상 수상자 (예 : 로버트 엥겔)가 당신을위한 권위가 아니라면 나는 통과 할 것입니다.
1) 각 계수는 서로 다른 양의 데이터를 사용하여 결정됩니다. 즉, 통계적으로 동일하지 않습니다. 따라서 각 계수는 다른 계수와 별도로 유의성을 테스트해야 합니다. 정 박스 테스트에서는 그렇지 않습니다.
2) 테스트의 유의 수준은 무엇을 기준으로 선택되나요?
-알렉세이-, 솔직히 시계열 연구 분야, 특히 제가 기사에서 설명한 수익률 시리즈에서 당신이 말하는 것과 같은 분포 (삼각형 및 균일)를 전혀 만난 적이 없습니다. 완전히 다른 용도로 사용될 가능성이 매우 높습니다. 따라서 몇 가지 한계 예를 언급 할 필요가 없습니다. 다른 단어를 찾을 수 없습니다.
그래서 당신은 대답하지 않았습니다-이 일련의 반품은 어디에서 왔으며 변형 선택의 정당성은 무엇입니까? 의심 할 여지없이 변환의 도움으로 가격 차트에서 직선을 얻을 수 있지만 용도는 무엇입니까? 나는 당신이 쓰는 것을 읽었습니다:
일련의 수익률은 시계열의 고정성이 보장된다는 전제하에 사용됩니다.
이러한 접근 방식은 정보 손실이 큰 끔찍한 혼란 일뿐입니다. 그렇다면 무엇을 예측할 수 있을까요? 수학의 언어로는 데이터를 예측 방법에 맞추는 것을 예측이라고 합니다. 그러나 이것은 그것을하는 방법이 아닙니다. 이 방법은 초기 데이터가 허용되는 경우에만 사용할 수 있으며 그렇게되도록 잘라서는 안됩니다. 이것은 현대 통계의 잘 알려진 문제입니다.
그리고 무언가를 주장한다면 구체적인 분석적 예를 충분히 친절하게 제시하세요.
다음은 분석적이지는 않지만 4 시간 현재 유로의 현재 상황에 대한 구체적인 예입니다. 다른 변환을 통해 얻은 여러 잔차에 대한 분포와 그 이유를 알고 있습니다. 분포가 삼각형에 가깝다는 것을 알 수 있습니다.
이 시리즈는 고정되어 있지 않기 때문에 그 모양이 가장 기괴한 방식으로 바뀔 수 있습니다. 가격 시리즈가 다음과 같은 분포에 따라 분포한다는 아이디어는 어디서 얻었나요?
추가. 다시 게시하겠습니다.
틀렸고 위키에 오류가 있습니다. 균등 분포를 취합니다. 첨도를 계산할 수는 있지만 꼬리가 전혀 없습니다. 따라서 일반적인 경우 중력, 길이, 꼬리의 존재 여부 및 첨도 계수 사이에는 관계가 없다는 것을 올바르게 들었습니다. 삼각형 분포도 마찬가지입니다.
정확히 무엇이 잘못 되었습니까?
-알렉세이-, 솔직히 시계열 연구 분야, 특히 기사에서 설명한 일련의 수익률에서 저는 당신이 말하는 것과 같은 분포 (삼각형 및 균일)를 전혀 접한 적이 없습니다. 완전히 다른 용도로 사용될 가능성이 매우 높습니다. 따라서 몇 가지 한계 예를 언급 할 필요가 없습니다. 다른 단어를 찾을 수 없습니다. 그리고 무언가를 주장한다면 구체적인 분석 사례를 제시해 주세요.
위의 분석에서 항상 그렇지는 않지만 가장 자주 사용되는 분포는 정규 분포, 학생 분포 및 코시 분포입니다.
...이 계수를 사용하려면 첫째, 수학의 관점에서 사소한 작업이 아닌 경험적 분포 함수를 결정하고 둘째, 일부 확률 기준의 틀 내에서 분포에 단일 모드가 있다는 가설을 테스트하고 수용해야하며 이는 재무 시리즈에 대해 항상 충족되는 것은 아니며 사소한 작업도 아닙니다. 이러한 단계를 수행하지 않으면 "초과 계수"가 필요한 경우 추가 계산이 불가능합니다.
귀중한 관찰입니다. 한 기사에서 분포 피팅을 수행한다면 두 번째 기사를 위한 충분한 자료가 있을 것입니다. 아마도 앞으로 저나 다른 사람이 이 주제에 대한 기사를 작성할 것입니다. 이 글의 목적은 단순히 비선형 모델을 사용해야 하는 시계열의 특징을 지적하는 것이었습니다.
-Alexey-:
테스트 결과 해당 수열이 가정한 모델에 적용되지 않는다고 표시되는 경우 어떻게 해야 하는지에 대한 설명은 없습니다.
다른 것이 아닌 일련의 소위 "수익률"이 사용되는 이유와 근거에 대해서는 언급되어 있지 않습니다.
어떤 것이 매력적이며 어떤 목적으로 사용되나요? 편리하지 않고 매력적인 이유는 무엇인가요? 변환 유형을 선택하는 데 유효한 수학적 기준은 무엇인가요?예, 아무것도 쓰여 있지 않습니다 :-)
논리가 간단하기 때문입니다. 테스트(여기서는 Q 테스트)에서 자기 상관 관계가 나타나지 않는다면 비선형 모델을 사용할 필요가 없습니다. 선형 모델을 사용하세요.
일련의 수익률은 시계열의 고정성이 보장된다는 전제하에 사용됩니다. 이는 예를 들어 후속 모델링에 중요합니다.
자산 가격은 비고정적입니다. 수익률은 일반적으로 고정되어 있습니다.
또한 서로 다른 계열을 서로 비교할 수 있습니다. 즉, 비유적으로 말하면 고슴도치와 고슴도치를 교차하는 것이 가능합니다.
일반적으로 계열의 빈도는 상대적으로 높기 때문에(일별, 시간별 등) 연속 복리(우리가 한 것처럼) 또는 단순 복리로 계열의 수익률을 얻을 수 있습니다. 그 차이는 작을 것입니다.
"매력적"과 "편의적"이라는 용어의 차이에 대한 질문은 논쟁의 여지가 있다고 생각합니다.
비평가들이 논문 심사에 참석해야 한다고 생각하시나요, 아니면 심사에 참석하지 않고 그냥 받아들이고 실질적인 연구를 시작해야 한다고 생각하시나요? 상관관계가 제대로 계산되지 않았다는 사실에 관심이 있으실 것 같습니다. 비평은 자료를 더 좋게 만들기 위한 것이지, 그 논문이 좋다고 주장하는 것은 아닙니다. 따라서 시스템의 이익은 작지 않고 더 많습니다.
비판은 매우 필요합니다. 분쟁에서 우리는 원칙적으로 진실을 발견하기 때문입니다.
-알렉시-, 그리고 계산의 부정확성은 무엇입니까, 지정할 수 있습니까?
수익률 시리즈의자기 상관 관계는 일반적으로 약하거나 존재하지 않습니다.
정확히 무엇이 잘못 되었습니까?
-알렉세이-, 솔직히 시계열 연구 분야, 특히 기사에서 설명한 일련의 수익률에서 당신이 말하는 것과 같은 분포 (삼각형 및 균일)를 전혀 접한 적이 없습니다. 완전히 다른 용도로 사용될 가능성이 매우 높습니다. 따라서 몇 가지 한계 예를 언급 할 필요가 없습니다. 다른 단어를 찾을 수 없습니다. 그리고 무언가를 주장한다면 구체적인 분석 사례를 제시해 주세요.
위의 분석에서 항상 그렇지는 않지만 가장 자주 사용되는 분포는 정규 분포, 학생 분포 및 코시 분포입니다.
가장 자주 사용되지만 실제 분포는 정규, 코시 또는 학생 분포가 아니라 일반적으로 라플라스 분포에 가장 가깝습니다. 위에서 분포를 식별하는 작업이 사소하지 않다고 정확하게 언급했지만, 그렇다고 불가능하다는 의미는 아닙니다. 어쨌든 저는 개인적으로 이중 지수에 대한 적합성 테스트에서 R^2 = 0.999라는 결과가 꽤 잘 나온다고 확신합니다.
이제이 그래프에 대해:
그런데 여기에서는 라플라스 분포 만 그려 지므로 모두 정확히 3의 초과 비율을 갖습니다. 따라서 "꼬리의 두께"와는 다시 관련이 없으며 여기에 제시된 모든 그래프에서 동일합니다.
추신 계량경제학자들이 한 교과서에서 다른 교과서로, 그리고 페디비키아로 서로를 재인쇄하는 것에 대해서도 이야기하고 싶지만, 다음 기회로 미루겠습니다.
기사 작성자에게 질문합니다.
루잉 박스 테스트를 다음과 같이 해석합니다(인용):
기준 정의에 따른 올바른 해석은 다음과 같아야 합니다:
가장 자주 사용되는 분포이지만 실제 분포는 정규 분포가 아니며, 코시 분포나 학생 분포가 아니라 라플라스 분포에 가장 가깝습니다. 위에서 분포를 식별하는 작업이 사소하지 않다고 정확하게 언급했지만 그렇다고 불가능하다는 의미는 아닙니다. 어쨌든 저는 개인적으로 이중 지수에 대한 적합성 테스트에서 R^2 = 0.999라는 결과가 꽤 잘 나온다고 확신합니다.
이제 이 그래프에 대해...
그런데 여기에서는 라플라스 분포 만 그려져 있으므로 모두 정확히 3의 초과 비율을 갖습니다. 따라서 다시 "꼬리의 두께"와는 관련이 없으며 여기에 제시된 모든 그래프에서 동일합니다.
알수, 라플라스 분포가 항상 3의 초과 비율을 갖는다는 데 동의합니다. 오랫동안 보지 못했기 때문에 그 추정에 성급했습니다... 그러나 제가 쓴 연구 분야의 계량 경제학자들이이 분포를 사용한다는 것을 다시 한 번 반복합니다. 노벨상 수상자 (예 : 로버트 엥겔)가 당신을위한 권위가 아니라면 나는 통과 할 것입니다.
구체적인 분석적 예를 제시하지 않는다면 저는 그 주장이 추측에 불과하다고 생각합니다.
denkir:
정확히 무엇이 잘못되었나요?
1) 각 계수는 서로 다른 양의 데이터를 사용하여 결정됩니다. 즉, 통계적으로 동일하지 않습니다. 따라서 각 계수는 다른 계수와 별도로 유의성을 테스트해야 합니다. 정 박스 테스트에서는 그렇지 않습니다.
2) 테스트의 유의 수준은 무엇을 기준으로 선택되나요?
-알렉세이-, 솔직히 시계열 연구 분야, 특히 제가 기사에서 설명한 수익률 시리즈에서 당신이 말하는 것과 같은 분포 (삼각형 및 균일)를 전혀 만난 적이 없습니다. 완전히 다른 용도로 사용될 가능성이 매우 높습니다. 따라서 몇 가지 한계 예를 언급 할 필요가 없습니다. 다른 단어를 찾을 수 없습니다.
그래서 당신은 대답하지 않았습니다-이 일련의 반품은 어디에서 왔으며 변형 선택의 정당성은 무엇입니까? 의심 할 여지없이 변환의 도움으로 가격 차트에서 직선을 얻을 수 있지만 용도는 무엇입니까? 나는 당신이 쓰는 것을 읽었습니다:
일련의 수익률은 시계열의 고정성이 보장된다는 전제하에 사용됩니다.
이러한 접근 방식은 정보 손실이 큰 끔찍한 혼란 일뿐입니다. 그렇다면 무엇을 예측할 수 있을까요? 수학의 언어로는 데이터를 예측 방법에 맞추는 것을 예측이라고 합니다. 그러나 이것은 그것을하는 방법이 아닙니다. 이 방법은 초기 데이터가 허용되는 경우에만 사용할 수 있으며 그렇게되도록 잘라서는 안됩니다. 이것은 현대 통계의 잘 알려진 문제입니다.
그리고 무언가를 주장한다면 구체적인 분석적 예를 충분히 친절하게 제시하세요.
다음은 분석적이지는 않지만 4 시간 현재 유로의 현재 상황에 대한 구체적인 예입니다. 다른 변환을 통해 얻은 여러 잔차에 대한 분포와 그 이유를 알고 있습니다. 분포가 삼각형에 가깝다는 것을 알 수 있습니다.
이 시리즈는 고정되어 있지 않기 때문에 그 모양이 가장 기괴한 방식으로 바뀔 수 있습니다. 가격 시리즈가 다음과 같은 분포에 따라 분포한다는 아이디어는 어디서 얻었나요?
정규분포, 학생분포, 코시분포에 따른다는 생각을 어디서 얻었나요?