Econometria: um passo à frente na previsão - página 55
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claramente não era isso que eu queria dizer. Você calcula o erro de previsão como um RMS?
Não há previsão em si e todos vocês estão contando seu erro, não é estranho? Primeiro façamos uma previsão, mesmo que seja errada até certo ponto, ou melhor, uma equação ou função para fazer uma previsão melhor, e depois dancemos a partir daí.
O autor já escreveu muitas vezes como ele obtém o valor previsto e o erro.
não pode ser uma constante em todos os negócios. E a inclinação do preço da previsão (erro) pode convergir para uma certa constante, se a distribuição do erro for estacionária
Posso apresentar a versão exel do indicador para que você possa verificar de acordo com sua metodologia. Já exibi o indicador várias vezes, você pode extrair do código as informações de seu interesse, inclusive sobre a função Gama.
Não há previsão em si e todos vocês estão contando seu erro, não é estranho? Primeiro façamos uma previsão, mesmo que seja errada até certo ponto, ou melhor, uma equação ou função para fazer uma previsão melhor, e depois dancemos a partir daí.
Uma constante (quase uma constante) é o objetivo da construção do modelo, se ela falhar, então o modelo não existe nesta área de quociente.
Aqui, por exemplo, decidimos fazer a merda)))) e prever uma caminhada aleatória. Começamos em zero, incrementos +1/-1 com probabilidade 0,5/0,5. A melhor previsão para qualquer número de passos é a posição atual. Portanto, se tivermos zero, temos 100 ou 1000 passos, então nossa melhor previsão é zero. Mas como o erro desta previsão muda? O erro RMS aumenta em proporção direta à raiz do número de passos. Erro (RMS) para 100 passos = 50, mas para 400 passos é 100. Isto ocorre se não houver reversão ou tendência. Se houver reversibilidade, o erro crescerá mais lentamente do que a raiz do número de passos. Se a tendência é o oposto
Por exemplo, decidimos fazer as besteiras))) e prever uma caminhada aleatória. Começamos em zero, incrementos +1/-1 com probabilidades 0,5/0,5. A melhor previsão para qualquer número de passos é a posição atual. Portanto, se tivermos zero, temos 100 ou 1000 passos, então nossa melhor previsão é zero. Mas como o erro desta previsão muda? O erro RMS aumenta em proporção direta à raiz do número de passos. Erro (RMS) para 100 passos = 50, mas para 400 passos é 100. Isto ocorre se não houver reversão ou tendência. Se houver reversibilidade, o erro crescerá mais lentamente do que a raiz do número de passos. Se for tendência, é o inverso.
Não está interessado no erro de caminhada aleatória (sem demolição) - não é previsível e é um sinal de parar o processo de construção do modelo. É o fim da história, por definição.
Estou lhe explicando o ponto com um exemplo e você está dizendo que "a previsão não é possível". A previsão de qualquer coisa é possível. Outra coisa é se esta previsão faz sentido na prática. No caso de Sb do ponto de vista de minimizar o skop (erro), a melhor previsão será o valor atual da série. Naturalmente, isto não significa que você possa ganhar dinheiro com uma previsão.
Estou lhe dando um exemplo e você está dizendo que "a previsão não é possível". Qualquer coisa é possível. Outra coisa é se esta previsão faz sentido na prática. No caso de Sb, do ponto de vista de minimizar o custo (erro), a melhor previsão será o valor atual da série. É claro, isso não significa que você possa ganhar dinheiro com o cb.
Estou falando da metodologia (não inventada por mim) de construção de modelos: o quociente inicial não estacionário deve ser decomposto em componentes até que se obtenha um resíduo estacionário. Este requisito é bem compreendido em um nível intuitivo (o que é muito importante), pois o residual estacionário pode ser substituído por uma constante igual a qualquer um dos valores: média, inclinação, dispersão, dispersão - tudo e qualquer coisa é possível no caso de estacionaridade.
Eu argumentei com isso?