4번에서도 비슷한 생각을 했습니다. 이에 대한 응답으로 그들은 나에게 매우 현명하게 반대했고 주식 시장 붕괴를 예측하는 방법론을 매우 그럴듯하게 설명한 책에 대한 링크를 제공했습니다. 주식시장 폭락은 10년마다 일어나기 때문에 관심이 없었습니다. 내 실이었다고 생각합니다.
만약 당신이 경제에 정말로 관심이 있었다면 ... 이제 당신은 아래로 처지는 SP500의 주요 구매자가 .... SP500(!)의 회사라는 것을 알 것입니다 ...
아니요... 이 스레드의 한 방문자에 따르면 거기에 일종의 스위스 은행이 있습니다. :)
그건 그렇고, 회사는 오랫동안 주식을 사 왔습니다. 투자자들에게 주가가 싸고 경영진은 미래가 밝다고 의심하지 않는다는 것을 알리는 홍보 캠페인이다.주식을 사는 데에는 또 다른 이유가 있습니다. 큰 준비금(은행에 현금)이 있는 회사는 우리가 우리 돈을 투자할 때 이 돈을 투자합니다. 우리는 지금 아주 적은 금액인 은행 이자보다 빠르게 성장하기를 원합니다. 이 회사들은 이 돈을 다른 회사에 투자합니다. 그러나 이것은 어리석은 일입니다. 예를 들어, 내가 일하는 회사는 수술 기구, 인터넷 서비스 제공업체 및 우리의 전문 분야와 관련이 없는 기타 산업에 대해 전혀 알지 못한 채 투자했습니다. 결국 우리 회사는 그 돈을 잃게 되었습니다. 그러던 어느 날 투자자 펀드가 우리에게 와서 충격을 주고 그 이유를 많이 이해할 수 있게 해주는 간단한 말을 했습니다. 그들은 다음과 같이 말했습니다: 우리는 당신의 사업이 성공하고 우리에게 이익을 가져다 줄 것이라고 믿기 때문에 당신의 주식을 사서 당신의 회사에 투자합니다. 우리가 수술 기구에 돈을 투자하고 싶다면 이 산업을 전문으로 하는 관련 회사를 찾아 중개자 없이 주식을 매수할 것입니다. 아무것도 모르는 산업에 투자하는 데 돈을 낭비하지 마십시오. 이 돈을 자신의 사업에 투자하십시오. 그 이후로 우리는 우리 자신의 주식을 사거나 사업이 우리 사업 성장에 도움이 되는 회사를 산다. 이것이 경기 침체에 어떤 영향을 미치는지는 여전히 나에게 불분명합니다.
설립에 대해. 저는 개인적으로 정부를 좋아하지 않습니다. 저는 정부가 우리의 의지를 제한하기 위해 존재한다고 믿습니다. 국경은 정부의 존재를 정당화하기 위해 존재합니다. 이는 도시를 영향력 있는 구역으로 나누고 이 구역의 "사업가"(마약상, 포주 등)로부터 세금을 징수하고 다른 구역의 갱단으로부터 이 "사업가"를 보호하는 갱단과 같습니다. 한 갱단이 구역의 경계를 넘으면 전쟁이 일어납니다. 그런 지역에 앉아서 내 갱이 당신보다 낫다고 주장하는 것은 이치에 맞지 않습니다. 우리 정부가 갱단이라는 것을 이해하지 못하는 사람은 누구든지 갱단 정부를 가질 자격이 있습니다. 국가 간의 경계가 우리의 생각에 경계를 설정하도록 하지 맙시다.
그건 그렇고, 회사는 오랫동안 주식을 사 왔습니다. 투자자들에게 주가가 싸고 경영진은 미래가 밝다고 의심하지 않는다는 것을 알리는 홍보 캠페인이다.주식을 사는 데에는 또 다른 이유가 있습니다. 큰 준비금(은행에 현금)이 있는 회사는 우리가 우리 돈을 투자할 때 이 돈을 투자합니다. 우리는 지금 아주 적은 금액인 은행 이자보다 빠르게 성장하기를 원합니다. 이 회사들은 이 돈을 다른 회사에 투자합니다. 그러나 이것은 어리석은 일입니다. 예를 들어, 내가 일하는 회사는 수술 기구, 인터넷 서비스 제공업체 및 우리의 전문 분야와 관련이 없는 기타 산업에 대해 전혀 알지 못한 채 투자했습니다. 결국 우리 회사는 그 돈을 잃게 되었습니다. 그러던 어느 날 투자자 펀드가 우리에게 와서 충격을 주고 그 이유를 많이 이해할 수 있게 해주는 간단한 말을 했습니다. 그들은 다음과 같이 말했습니다: 우리는 당신의 사업이 성공하고 우리에게 이익을 가져다 줄 것이라고 믿기 때문에 당신의 주식을 사서 당신의 회사에 투자합니다. 우리가 수술 기구에 돈을 투자하고 싶다면 이 산업을 전문으로 하는 관련 회사를 찾아 중개자 없이 주식을 매수할 것입니다. 아무것도 모르는 산업에 투자하는 데 돈을 낭비하지 마십시오. 이 돈을 자신의 사업에 투자하십시오. 그 이후로 우리는 우리 자신의 주식을 사거나 사업이 우리 사업 성장에 도움이 되는 회사를 산다. 이것이 경기 침체에 어떤 영향을 미치는지는 여전히 나에게 불분명합니다.
설립에 대해. 저는 개인적으로 정부를 좋아하지 않습니다. 저는 정부가 우리의 의지를 제한하기 위해 존재한다고 믿습니다. 국경은 정부의 존재를 정당화하기 위해 존재합니다. 이는 도시를 영향력 있는 구역으로 나누고 이 구역의 "사업가"(마약상, 포주 등)로부터 세금을 징수하고 다른 구역의 갱단으로부터 이 "사업가"를 보호하는 갱단과 같습니다. 한 갱단이 구역의 경계를 넘으면 전쟁이 일어납니다. 그런 지역에 앉아서 내 갱이 당신보다 낫다고 주장하는 것은 이치에 맞지 않습니다. 우리 정부가 갱단이라는 것을 이해하지 못하는 사람은 누구든지 갱단 정부를 가질 자격이 있습니다. 국가 간의 경계가 우리의 생각에 경계를 설정하도록 하지 맙시다.
나는 어딘가에서 읽었습니다 : 생각은 - 우리는 알 것입니다, 손은 말했습니다 - 우리는 할 것입니다, 주먹은 말했습니다 - 우리는 모든 것을 제거 할 것입니다 ... 그래서 주정부는 갱단과 달리 견제를 유지하려고 노력합니다 모두를 먹고 싶어하는 사람들의 엄청난 식욕 ... 그리고 겉보기에 불필요한 약하고 보호받지 못하는 사람들의 이익을 위해 항상 규제자가 될 것입니다 (그들이 없으면 모든 가난한 사람들이 어떤 종류의 음식에서 동시에 모여 죽는다면 아무데도 없습니다. 감염되면 갱단은 죽을 것입니다) ... 그리고 전체 행성에 하나의 큰 상태가 남아 있어도 ... .
즉, San Sanych는 이미 1985년에 경제학자들이 데이터를 테이블 형태로 저장하는 방법을 배웠습니까? :)
예를 들어 중요한 지표의 선택이 뒤따르는 지표의 언어로 프로세스 설명을 자세히 설명하겠습니다. 뭐, 비슷하거나...
Codd의 제3정규형인 테이블이 아니었다.
이 모든 것은 과거의 일입니다. 경제 개념 간의 의미 있는 관계를 식별하는 문제를 보여주기 위해 배치되었습니다. 사실, 관계의 내용 측면은 통계를 사용할 때 근본적인 성격을 띠고 있습니다. 통계 계산 결과를 경제적 내용으로 채울 수 없다면 이것은 숫자 게임에 불과합니다.
우리는 이 0과 1을 예측하는 모델을 학습하며 거의 항상 약 40%의 예측 오차를 얻을 수 있습니다.
그러나 이 결과가 실용적인 가치가 있습니까?
아니요.
사실은 교사가 정확히 밝혀지지 않았다. 우리는 33의 전체 암이 아니라 33에서 0과 1을 POINT로 표시했습니다. 따라서 우리가 40%라는 오차는 PG링크를 판단하는데 있어서의 오차가 아니라 이 링크에 흐르는 전류의 오차이며, 이러한 점들이 링크 내부에 혼재하게 된다. 결과적으로 33링크의 예측에는 100% 오류가 있습니다.
그래서.
스승과 점과 용법이 엄밀히 일치해야 합니다. 그리고 교사의 공식화에서 부정확성은 즉시 실제로 파괴적인 결과로 이어집니다.
당신 자신이 제공하는 것에 대한 비판을 읽는 것은 이상합니다 ;-). 교사가 있든 없든 네트워크 작업의 복잡성은 데이터 선택 및 준비에서 항상 99%였습니다. 전문가인 당신 자신 은 Kohonen 차트 의 경우 간접적인 "선생님"을 형성하므로 특정 모델의 모든 약점이 전문가의 관심사입니다.
나는 데이터 변환에 대해 계속합니다. 내가 말했듯이 내 의견으로는 가장 좋은 변환은 정규화 된 증분입니다.
y[i] = (x[i] - x[i-1])/n[i]
여기서 x[]는 입력 계열이고 n[]은 정규화 값입니다. 많은 경제적 입력에 대한 증분 범위가 시간이 지남에 따라 증가하기 때문에 정규화 값도 시간이 지남에 따라 증가하여 다소 안정적인 y[] 시리즈를 제공해야 합니다. n[]을 계산하는 간단한 방법은 EMA와 같은 절대 증분의 실행 평균입니다. 그러나 EMA는 매우 거칠고 예측된 y[] 값을 x[]로 다시 계산하기 어렵게 만듭니다. 예를 들어 선형 모델을 사용하여 1/4 지연된 일부 변환된 입력 y[k-1]를 기반으로 y_gdp[k]의 알 수 없는 미래 값을 예측한다고 가정해 보겠습니다.
y_gdp[k] = a + b*y[k-1]
y_gdp는 원래 GDP 시리즈 x_gdp의 변환된 시리즈입니다.
y_gdp[k] = (x_gdp[k] - x_gdp[k-1])/n_gdp[k]
이 방정식에서 k번째 단계에서 변환되지 않은 미래 GDP 예측을 찾을 수 있습니다.
x_gdp[k] = y_gdp[k]*n_gdp[k] + x_gdp[k-1]
이 방정식에서 우리는 y_gdp[k](예측 모델 출력), x_gdp[k-1](이전에 알려진 GDP)도 알고 있고 n_gdp[k](미래 정규화 값)도 모릅니다. 그러나 우리는 알려진 과거 값의 실행 평균으로 계산되는 이전 정규화 값 n_gdp[k-1]를 알고 있습니다. n_gdp[k]를 얻으려면 예를 들어 알려진 이전 값 n[k-1], n[k-2], ...를 외삽할 수 있습니다. 그러나 EMA는 외삽에 적합하지 않습니다. 매끄럽지 않은. 절대 증분 |x[i] - x[i-1]|의 부드러운 FIR 필터로 n[i]를 계산할 수 있습니다. 그러나 Period/2 그룹 지연과 첫 번째 Period 값 |x[i] - x[i-1]| 시뮬레이션에 참여하지 않습니다. 세 번째 가능성은 Hodrick-Prescott 또는 Savitsky-Golay 필터입니다. 이 필터는 매끄럽고 잘 외삽되며 지연이 없지만 미래를 내다봅니다. 최신 값은 새 데이터로 다시 그려집니다. 아래는 GDP의 절대 증분 그래프(파란색 선), 전체 기록에 대해 구축된 Hodrick-Prescott 필터(빨간색 선), 각 과거 세그먼트 1..k에 구축된 Hodrick-Prescott 필터 끝의 그래프입니다. 여기서 k = 2..N( 검은색 선), EMA(보라색 선).
Hodrick-Prescott 필터가 다시 그려지더라도(꼬리 부분이 매달려 있음), 정규화된 GDP 증분 예측의 정확도에 거의 영향을 미치지 않는다고 생각합니다. 왜냐하면 이러한 증분(파란색 선)은 빨간색 선보다 훨씬 빠르고 강력하게 변경되기 때문입니다. 빨간색 선은 본질적으로 경기 침체를 포함한 GDP 성장률의 단기 변동과 무관하게 대규모의 역사적 추세를 보여줍니다. 문제는 이 필터의 작은 람다를 선택하고 고주파수 변동 범위를 추적하기 시작할 때 발생합니다. 예를 들어, 이 n[i] 필터가 파란색 선 |x[i] - x[i-1]|을 정확하게 추적하는 극단적인 경우, 즉 n[i] = |x[i] - x[i-1]|, 이러한 필터에 의한 GDP 증분 x[i] - x[i-1]의 정규화는 이진 시리즈 y[i] = + /-1, 증분 크기에 대한 모든 정보는 정규화 값 n[i]에 포함됩니다. 이 경우 예측 모델을 만들 수도 있지만 GDP 성장률의 신호만 예측할 수 있으며 이는 경기 침체(이후 2개 분기의 마이너스 GDP 성장률)를 예측하기에 충분합니다.
......충돌을 예측할 수 있는지 여부에 관심이 많습니다.
만약 당신이 경제에 정말로 관심이 있었다면 ... 이제 당신은 아래로 처지는 SP500의 주요 구매자가 .... SP500(!)의 회사라는 것을 알 것입니다 ...
아니요... 이 스레드의 한 방문자에 따르면 거기에 일종의 스위스 은행이 있습니다. :)
그건 그렇고, 회사는 오랫동안 주식을 사 왔습니다. 투자자들에게 주가가 싸고 경영진은 미래가 밝다고 의심하지 않는다는 것을 알리는 홍보 캠페인이다.주식을 사는 데에는 또 다른 이유가 있습니다. 큰 준비금(은행에 현금)이 있는 회사는 우리가 우리 돈을 투자할 때 이 돈을 투자합니다. 우리는 지금 아주 적은 금액인 은행 이자보다 빠르게 성장하기를 원합니다. 이 회사들은 이 돈을 다른 회사에 투자합니다. 그러나 이것은 어리석은 일입니다. 예를 들어, 내가 일하는 회사는 수술 기구, 인터넷 서비스 제공업체 및 우리의 전문 분야와 관련이 없는 기타 산업에 대해 전혀 알지 못한 채 투자했습니다. 결국 우리 회사는 그 돈을 잃게 되었습니다. 그러던 어느 날 투자자 펀드가 우리에게 와서 충격을 주고 그 이유를 많이 이해할 수 있게 해주는 간단한 말을 했습니다. 그들은 다음과 같이 말했습니다: 우리는 당신의 사업이 성공하고 우리에게 이익을 가져다 줄 것이라고 믿기 때문에 당신의 주식을 사서 당신의 회사에 투자합니다. 우리가 수술 기구에 돈을 투자하고 싶다면 이 산업을 전문으로 하는 관련 회사를 찾아 중개자 없이 주식을 매수할 것입니다. 아무것도 모르는 산업에 투자하는 데 돈을 낭비하지 마십시오. 이 돈을 자신의 사업에 투자하십시오. 그 이후로 우리는 우리 자신의 주식을 사거나 사업이 우리 사업 성장에 도움이 되는 회사를 산다. 이것이 경기 침체에 어떤 영향을 미치는지는 여전히 나에게 불분명합니다.
설립에 대해. 저는 개인적으로 정부를 좋아하지 않습니다. 저는 정부가 우리의 의지를 제한하기 위해 존재한다고 믿습니다. 국경은 정부의 존재를 정당화하기 위해 존재합니다. 이는 도시를 영향력 있는 구역으로 나누고 이 구역의 "사업가"(마약상, 포주 등)로부터 세금을 징수하고 다른 구역의 갱단으로부터 이 "사업가"를 보호하는 갱단과 같습니다. 한 갱단이 구역의 경계를 넘으면 전쟁이 일어납니다. 그런 지역에 앉아서 내 갱이 당신보다 낫다고 주장하는 것은 이치에 맞지 않습니다. 우리 정부가 갱단이라는 것을 이해하지 못하는 사람은 누구든지 갱단 정부를 가질 자격이 있습니다. 국가 간의 경계가 우리의 생각에 경계를 설정하도록 하지 맙시다.
아니요... 이 스레드의 한 방문자에 따르면 그곳에 일종의 스위스 은행이 있습니다. :)
그건 그렇고, 회사는 오랫동안 주식을 사 왔습니다. 투자자들에게 주가가 싸고 경영진은 미래가 밝다고 의심하지 않는다는 것을 알리는 홍보 캠페인이다.주식을 사는 데에는 또 다른 이유가 있습니다. 큰 준비금(은행에 현금)이 있는 회사는 우리가 우리 돈을 투자할 때 이 돈을 투자합니다. 우리는 지금 아주 적은 금액인 은행 이자보다 빠르게 성장하기를 원합니다. 이 회사들은 이 돈을 다른 회사에 투자합니다. 그러나 이것은 어리석은 일입니다. 예를 들어, 내가 일하는 회사는 수술 기구, 인터넷 서비스 제공업체 및 우리의 전문 분야와 관련이 없는 기타 산업에 대해 전혀 알지 못한 채 투자했습니다. 결국 우리 회사는 그 돈을 잃게 되었습니다. 그러던 어느 날 투자자 펀드가 우리에게 와서 충격을 주고 그 이유를 많이 이해할 수 있게 해주는 간단한 말을 했습니다. 그들은 다음과 같이 말했습니다: 우리는 당신의 사업이 성공하고 우리에게 이익을 가져다 줄 것이라고 믿기 때문에 당신의 주식을 사서 당신의 회사에 투자합니다. 우리가 수술 기구에 돈을 투자하고 싶다면 이 산업을 전문으로 하는 관련 회사를 찾아 중개자 없이 주식을 매수할 것입니다. 아무것도 모르는 산업에 투자하는 데 돈을 낭비하지 마십시오. 이 돈을 자신의 사업에 투자하십시오. 그 이후로 우리는 우리 자신의 주식을 사거나 사업이 우리 사업 성장에 도움이 되는 회사를 산다. 이것이 경기 침체에 어떤 영향을 미치는지는 여전히 나에게 불분명합니다.
설립에 대해. 저는 개인적으로 정부를 좋아하지 않습니다. 저는 정부가 우리의 의지를 제한하기 위해 존재한다고 믿습니다. 국경은 정부의 존재를 정당화하기 위해 존재합니다. 이는 도시를 영향력 있는 구역으로 나누고 이 구역의 "사업가"(마약상, 포주 등)로부터 세금을 징수하고 다른 구역의 갱단으로부터 이 "사업가"를 보호하는 갱단과 같습니다. 한 갱단이 구역의 경계를 넘으면 전쟁이 일어납니다. 그런 지역에 앉아서 내 갱이 당신보다 낫다고 주장하는 것은 이치에 맞지 않습니다. 우리 정부가 갱단이라는 것을 이해하지 못하는 사람은 누구든지 갱단 정부를 가질 자격이 있습니다. 국가 간의 경계가 우리의 생각에 경계를 설정하도록 하지 맙시다.
1985년까지 경제 지표의 언어로 경제 과정을 설명함으로써 관계형 데이터베이스의 구조를 자동으로 생성하는 것이 가능했습니다.
즉, San Sanych는 이미 1985년에 경제학자들이 데이터를 테이블 형태로 저장하는 방법을 배웠습니까? :)
예를 들어 중요한 지표의 선택이 뒤따르는 지표의 언어로 프로세스 설명을 자세히 설명하겠습니다. 글쎄, 또는 비슷한 것이 ...
즉, San Sanych는 이미 1985년에 경제학자들이 데이터를 테이블 형태로 저장하는 방법을 배웠습니까? :)
예를 들어 중요한 지표의 선택이 뒤따르는 지표의 언어로 프로세스 설명을 자세히 설명하겠습니다. 뭐, 비슷하거나...
Codd의 제3정규형인 테이블이 아니었다.
이 모든 것은 과거의 일입니다. 경제 개념 간의 의미 있는 관계를 식별하는 문제를 보여주기 위해 배치되었습니다. 사실, 관계의 내용 측면은 통계를 사용할 때 근본적인 성격을 띠고 있습니다. 통계 계산 결과를 경제적 내용으로 채울 수 없다면 이것은 숫자 게임에 불과합니다.
AUDNZD, D1.
NS
교육 샘플 - 2009-2014
재교육 없이 전진 - 2015-2016
AUD 및 NZD UnRate의 두 가지 변수만
그런 막연한 교사 위에 실질적으로 가치 있는 모델을 세울 수 있는지 의심스럽습니다.
우리는 ZZ를 가장 원시적인 교사라고 생각합니다. 위 = 1, 아래 = 0.
우리는 이 0과 1을 예측하는 모델을 학습하며 거의 항상 약 40%의 예측 오차를 얻을 수 있습니다.
그러나 이 결과가 실용적인 가치가 있습니까?
아니요.
사실은 교사가 정확히 밝혀지지 않았다. 우리는 33의 전체 암이 아니라 33에서 0과 1을 POINT로 표시했습니다. 따라서 우리가 40%라는 오차는 PG링크를 판단하는데 있어서의 오차가 아니라 이 링크에 흐르는 전류의 오차이며, 이러한 점들이 링크 내부에 혼재하게 된다. 결과적으로 33링크의 예측에는 100% 오류가 있습니다.
그래서.
스승과 점과 용법이 엄밀히 일치해야 합니다. 그리고 교사의 공식화에서 부정확성은 즉시 실제로 파괴적인 결과로 이어집니다.
나는 데이터 변환에 대해 계속합니다. 내가 말했듯이 내 의견으로는 가장 좋은 변환은 정규화 된 증분입니다.
y[i] = (x[i] - x[i-1])/n[i]
여기서 x[]는 입력 계열이고 n[]은 정규화 값입니다. 많은 경제적 입력에 대한 증분 범위가 시간이 지남에 따라 증가하기 때문에 정규화 값도 시간이 지남에 따라 증가하여 다소 안정적인 y[] 시리즈를 제공해야 합니다. n[]을 계산하는 간단한 방법은 EMA와 같은 절대 증분의 실행 평균입니다. 그러나 EMA는 매우 거칠고 예측된 y[] 값을 x[]로 다시 계산하기 어렵게 만듭니다. 예를 들어 선형 모델을 사용하여 1/4 지연된 일부 변환된 입력 y[k-1]를 기반으로 y_gdp[k]의 알 수 없는 미래 값을 예측한다고 가정해 보겠습니다.
y_gdp[k] = a + b*y[k-1]
y_gdp는 원래 GDP 시리즈 x_gdp의 변환된 시리즈입니다.
y_gdp[k] = (x_gdp[k] - x_gdp[k-1])/n_gdp[k]
이 방정식에서 k번째 단계에서 변환되지 않은 미래 GDP 예측을 찾을 수 있습니다.
x_gdp[k] = y_gdp[k]*n_gdp[k] + x_gdp[k-1]
이 방정식에서 우리는 y_gdp[k](예측 모델 출력), x_gdp[k-1](이전에 알려진 GDP)도 알고 있고 n_gdp[k](미래 정규화 값)도 모릅니다. 그러나 우리는 알려진 과거 값의 실행 평균으로 계산되는 이전 정규화 값 n_gdp[k-1]를 알고 있습니다. n_gdp[k]를 얻으려면 예를 들어 알려진 이전 값 n[k-1], n[k-2], ...를 외삽할 수 있습니다. 그러나 EMA는 외삽에 적합하지 않습니다. 매끄럽지 않은. 절대 증분 |x[i] - x[i-1]|의 부드러운 FIR 필터로 n[i]를 계산할 수 있습니다. 그러나 Period/2 그룹 지연과 첫 번째 Period 값 |x[i] - x[i-1]| 시뮬레이션에 참여하지 않습니다. 세 번째 가능성은 Hodrick-Prescott 또는 Savitsky-Golay 필터입니다. 이 필터는 매끄럽고 잘 외삽되며 지연이 없지만 미래를 내다봅니다. 최신 값은 새 데이터로 다시 그려집니다. 아래는 GDP의 절대 증분 그래프(파란색 선), 전체 기록에 대해 구축된 Hodrick-Prescott 필터(빨간색 선), 각 과거 세그먼트 1..k에 구축된 Hodrick-Prescott 필터 끝의 그래프입니다. 여기서 k = 2..N( 검은색 선), EMA(보라색 선).
Hodrick-Prescott 필터가 다시 그려지더라도(꼬리 부분이 매달려 있음), 정규화된 GDP 증분 예측의 정확도에 거의 영향을 미치지 않는다고 생각합니다. 왜냐하면 이러한 증분(파란색 선)은 빨간색 선보다 훨씬 빠르고 강력하게 변경되기 때문입니다. 빨간색 선은 본질적으로 경기 침체를 포함한 GDP 성장률의 단기 변동과 무관하게 대규모의 역사적 추세를 보여줍니다. 문제는 이 필터의 작은 람다를 선택하고 고주파수 변동 범위를 추적하기 시작할 때 발생합니다. 예를 들어, 이 n[i] 필터가 파란색 선 |x[i] - x[i-1]|을 정확하게 추적하는 극단적인 경우, 즉 n[i] = |x[i] - x[i-1]|, 이러한 필터에 의한 GDP 증분 x[i] - x[i-1]의 정규화는 이진 시리즈 y[i] = + /-1, 증분 크기에 대한 모든 정보는 정규화 값 n[i]에 포함됩니다. 이 경우 예측 모델을 만들 수도 있지만 GDP 성장률의 신호만 예측할 수 있으며 이는 경기 침체(이후 2개 분기의 마이너스 GDP 성장률)를 예측하기에 충분합니다.