A correlação de amostra zero não significa necessariamente que não exista uma relação linear - página 50
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Para começar, seria bom saber como funciona.
É isso que quero dizer, para começar, para escavar, para mastigar, para entender como ele tenta fazer isso.
Permitam-me que me apresente: Estatística Matemática, especialização:Econometria.
A matemática, e sua aplicação à economia econométrica, tem uma miríade de diferentes tipos de testes, modelos ..... Cada um deles é totalmente inútil como uma chave inglesa sem uma noz. A utilidade só pode ser compreendida no âmbito de algum objetivo para o qual o modelo está sendo construído.
A discussão aqui é sobre O QUE e qual é o MODELO DO QUE? O Granger pode não ser necessário.
Uma coisa é clara para mim: devemos discutir apenas a previsão neste fórum, enquanto a análise é uma ferramenta auxiliar para construir e testar um modelo de previsão.
Então prever o quê? valor do preço?, incremento de preço? ou algo mais? Sem definir isto, veremos um conjunto de ferramentas econométricas inúteis e somos obrigados a interpretá-las mal e a ter opiniões diferentes e inúteis.
Permitam-me que me apresente: Estatística Matemática, especialização: Econometria.
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É um prazer.
Agora vamos ao que interessa: descreva-nos por favor a essência do teste Granger. Não há ninguém a quem perguntar. Além disso, se você pudesse dizer algumas palavras sobre a entropia de transferência.
Permitam-me que me apresente: Estatística Matemática, especialização: Econometria.
A matemática, e sua aplicação à economia econométrica, tem uma miríade de diferentes tipos de testes, modelos ..... Cada um deles é totalmente inútil como uma chave inglesa sem uma noz. A utilidade só pode ser compreendida no âmbito de algum objetivo para o qual o modelo está sendo construído.
A discussão aqui é sobre O QUE e qual é o MODELO DO QUE? O Granger pode não ser necessário.
Uma coisa é clara para mim, que apenas as previsões devem ser discutidas neste fórum, enquanto a análise é uma ajuda na construção e teste de um modelo de previsão.
Então prever o quê? valor do preço?, incremento de preço? ou algo mais? Sem definir isto, veremos um conjunto de ferramentas econométricas inúteis e somos obrigados a interpretá-las mal e a ter opiniões diferentes e inúteis.
A propósito, enquanto estamos filosofando sobre o que é um método, o que é um modelo, onde I(1) e onde I(0), estou rebitando outro sistema comercial baseado neste tópico:
Quero dizer, talvez devêssemos parar de discutir o fim do bastão e o início, e apenas pegar o bastão para algum fim e começar a ganhar dinheiro com ele?
Estou satisfeito que você esteja satisfeito, mas acho que você me sobrestimou.
Vou tentar dizer o que fica na minha cabeça após os exames.
Não me lembro de nada sobre a entropia de transferência.
Sobre a Granger.
Há três noções um pouco semelhantes: correlação, cointegração e teste Granger.
A correlação é uma constante. Se cada amostra de dois SVs para os quais a correlação é calculada for estatisticamente a mesma que outras amostras da população geral desses SVs, então podemos dizer que os dois SVs são dependentes. Mais precisamente, seu comportamento é semelhante. Isto se aplica à SV normalmente distribuída.
Se os SVs não são normais, então a cointegração é aplicada, quando a característica da dependência mútua de dois SVs não é um número, mas uma série com certas propriedades.
A Granger torna possível calcular a direção da dependência de acordo com o princípio "galinha ou ovo primeiro". Outra propriedade de dependência.
Aqui está meu entendimento nos dedos. Mas esta é uma primeira aproximação. Mais uma vez. Você tem que considerar tudo começando com a descrição da série cronológica original, e depois o modelo, e depois talvez chegue aos conceitos listados.
A propósito, enquanto estamos filosofando sobre o que é um método, o que é um modelo, onde I(1) e onde I(0), estou rebitando outro sistema comercial baseado neste tópico:
Podemos parar de discutir onde o bastão termina e onde ele começa, e pegar o bastão pelo menos por algum fim e começar a ganhar dinheiro com ele?
O problema não é com a pontaria da massa, é com o entendimento de que este será o caso amanhã. Bem, com alguma precisão.
Agora para ir direto ao assunto: por favor, descreva para nós a essência do teste Granger
É simples. Uma autoregressão é estimada em uma série, depois são adicionados valores tirados com defasagens diferentes de outra variável. Depois é verificado se o segundo modelo tem um desempenho melhor do que o primeiro. Se assim for, existe uma relação de causalidade. Da mesma forma, a autoregressão é testada na segunda fila com a inclusão de valores de defasagem da primeira fila. Acontece de modo que a relação causal está em ambas as direções. Isso significa que as filas estão simplesmente correlacionadas.
Para a entropia de transferência leia os links a partir daqui:
http://stats.stackexchange.com/questions/12573/calculating-the-transfer-entropy-in-r
OK, mas e se eu entender exatamente no que meu sistema está trabalhando? Posso medir com precisão este fator, o que mais preciso para ficar feliz?
A propriedade da ergodicidade nos permite estimar a função de correlação para a população geral a partir de uma amostra da população geral. Se esta propriedade não for cumprida, o número obtido pela fórmula pode ser jogado fora.