각 계량 경제학 과정에서 (당신은 정말 계량 경제학자인가? :)) 모델 매개변수 추정치의 분산이 얼마인지, 추정치가 실제 값으로 수렴되는 비율이 무엇인지 알려줍니다. 계열에 구조적 변화가 없을수록 모델 매개변수 추정치의 분산이 커집니다. 표본 크기가 증가함에 따라 분산(가장 자주 :))은 eps*sqrt(n), eps>0, n은 관측값 수로 감소합니다.
모수 추정 오류는 모든 모델의 오류에 기여합니다. 따라서 모수 추정의 정확도가 낮을수록 모델 오차가 커집니다.
반면에 작은 창을 통해 매개변수 변경에 적응할 수 있습니다. 실제로 이 문제는 창 크기를 줄이는 것이 아니라 모델 매개변수에 대한 변경 문제를 해결함으로써 훨씬 더 잘 해결됩니다.
모델과 함께 제공된 책에서 다양한 기준이 다양한 초기 무작위 프로세스에 대해 최상의 결과를 제공하지만 평균적으로 로그 가능성이 최상의 결과를 제공한다는 것을 읽었습니다.
테스터는 내 샘플의 창 범위가 20~40바(거의 동일한 결과이지만 이러한 크기를 벗어나면 급격히 저하됨)를 발견했습니다. 그러나 이것은 내 특정 샘플에 대한 것입니다. 나는 몇 가지 다른 이유를 갖고 싶습니다. 나는 테스터를 신뢰하지 않으며, 그는 특정 결과를 제공하며, 이 결과를 일반화할 근거를 제시하지 않습니다.
각 계량 경제학 과정에서 (당신은 정말 계량 경제학자인가? :)) 모델 매개변수 추정치의 분산이 얼마인지, 추정치가 실제 값으로 수렴되는 비율이 무엇인지 알려줍니다. 계열에 구조적 변화가 없을수록 모델 매개변수 추정치의 분산이 커집니다. 표본 크기가 증가함에 따라 분산(가장 자주 :))은 eps*sqrt(n), eps>0, n은 관측값 수로 감소합니다.
모수 추정 오류는 모든 모델의 오류에 기여합니다. 따라서 모수 추정의 정확도가 낮을수록 모델 오차가 커집니다.
반면에 작은 창을 통해 매개변수 변경에 적응할 수 있습니다. 실제로 이 문제는 창 크기를 줄이는 것이 아니라 모델 매개변수에 대한 변경 문제를 해결함으로써 훨씬 더 잘 해결됩니다.
모든 계량 경제학 코스에서 (당신은 정말 계량 경제학자인가?:)
저는 계량경제학자가 아닙니다. 계량경제학 학위를 받았습니다. 그들이 말했듯이 차이를 느껴보십시오.
내 작업에서 나는 특정 패키지에 제한되어 있으며 그 이상을 넘어갈 수 없습니다. 패키지는 다음 기준에 따라 최적의 모델을 선택할 수 있습니다.
모델과 함께 제공된 책에서 다양한 기준이 다양한 초기 무작위 프로세스에 대해 최상의 결과를 제공하지만 평균적으로 로그 가능성이 최상의 결과를 제공한다는 것을 읽었습니다.
테스터는 내 샘플의 창 범위가 20~40바(거의 동일한 결과이지만 이러한 크기를 벗어나면 급격히 저하됨)를 발견했습니다. 그러나 이것은 내 특정 샘플에 대한 것입니다. 나는 몇 가지 다른 이유를 갖고 싶습니다. 나는 테스터를 신뢰하지 않으며, 그는 특정 결과를 제공하며, 이 결과를 일반화할 근거를 제시하지 않습니다.
거기서부터 w 함수의 형태에 관심을 갖게 되었습니다. 균형에 관심이 있는 사람은 거의 없으며 평균(자본)을 분석합니다.