Эконометрика: прогноз на один шаг вперед - страница 56

 
faa1947:
так как стационарный остаток можно заменить константой, равной любой из величин: средней, ско, дисперсией, размахом - чем угодно и все возможно в случае стационарности.

Разве они константы?
 
Vinin:

Разве они константы?
Нет, строго говоря. Выше я приводил график такого почти стационарного остатка. Слабое изменение мо и ско вдоль выборки. а главное размах около 10 пипсов.
 

Мне почему-то в последнее время упорно кажется, что стационарность нужно искать не там, т.е. не непосредственно в остатках от регрессии на ряде котировок, а в чем-то другом.

Но ее в любом случае надо найти. Иначе применение статистики обречено.

 
faa1947:
Я говорю о методике (придуманной не мной) построения модели: исходный нестационарный котир надо разлагать на составляющие, пока не получишь стационарный остаток. Это требование для меня хорошо понятно на интуитивном уровне (что очень важно), так как стационарный остаток можно заменить константой, равной любой из величин: средней, ско, дисперсией, размахом - чем угодно и все возможно в случае стационарности.
Весь вопрос втом, с каким периодом или ретроспективой брать этот стационарный, на Ваш взгляд, остаток. Поменяете ретроспективу, поменяется и характеристики стационарного остатка, как Вы пытаетесь решить этот вопрос? Оптимизацией?
 
Mathemat:

Мне почему-то в последнее время упорно кажется, что стационарность нужно искать не там, т.е. не непосредственно в остатках от регрессии на ряде котировок, а в чем-то другом.

Но ее в любом случае надо найти. Иначе применение статистики обречено.

Правильно, этот остаток зависит от рассматриваемой ретроспективы, собака зарыта именно здесь. Оптимальную ретроспективу трудно найти.
 
Что касается пресловутой ретроспективы, она у меня тоже есть, но в другом смысле. Это не период сглаживания, а просто период, на котором извлекаются данные. Никаких утюгов нет.
 
yosuf:
Весь вопрос втом, с каким периодом или ретроспективой брать этот стационарный, на Ваш взгляд, остаток. Поменяете ретроспективу, поменяется и характеристики стационарного остатка, как Вы пытаетесь решить этот вопрос? Оптимизацией?

Крайне не приятный вопрос. Исходная модель: котир = тренд + шум + сезонность + периодичность + выбросы.

Мы обсуждаем первые два члена модели. сезонности на Форексе нет. Ну, пренебрегли выбросами (новостями), Но периодичность, под которой я понимаю наличие волны в котире, период которой меняется. Очень давно я считаю именно эту периодичность главным источником нестационарности. У меня подходов к этому нет.

Решаю очень просто. Беру модель с небольшим числом лагов. Оценка коэф регрессии. Прогноз на 1 шаг в надежде(?), что коэф. регрессии не изменятся хотя бы на один шаг. А кроме коэф еще набор свойств регрессии (см. выше табл). По приходу бара снова оценка регрессии - здесь уместно очень модное слово адаптация.

 
yosuf:
Правильно, этот остаток зависит от рассматриваемой ретроспективы, собака зарыта именно здесь. Оптимальную ретроспективу трудно найти.
Что такое "оптимальная ширина окна"? На ширине окна производится оценка коэф регрессии. Делал расчеты: менял ширину окна и сравнивал коэф. Очень меняются до 30, меньше после 40 и практически не меняются после 70 для Н1. Кстати, бытует мнение, что при числе наблюдений свыше 30 t-статистика сходится по вероятности к z-статистике. фактически перепроверил, смешно но совпадает.
 
faa1947:

Крайне не приятный вопрос. Исходная модель: котир = тренд + шум + сезонность + периодичность + выбросы.

Мы обсуждаем первые два члена модели. сезонности на Форексе нет. Ну, пренебрегли выбросами (новостями), Но периодичность, под которой я понимаю наличие волны в котире, период которой меняется. Очень давно я считаю именно эту периодичность главным источником нестационарности. У меня подходов к этому нет.

Решаю очень просто. Беру модель с небольшим числом лагов. Оценка коэф регрессии. Прогноз на 1 шаг в надежде(?), что коэф. регрессии не изменятся хотя бы на один шаг. А кроме коэф еще набор свойств регрессии (см. выше табл). По приходу бара снова оценка регрессии - здесь уместно очень модное слово адаптация.

Давайте разложим по полочкам эту модель:

1. Тренд - о каком тренде идет речь, ведь их множество;

2. Шум - зависит от параметров рассматриваемого тренда и часто сам шум имеет тренд;

3. Периодичность - напрашивается синус, но нужно иметь ввиду, что две последовательно идущие Гамма - функции также дают почти идеальный полнопериодный синус, следовательно, нет пока ясности;

4. Выбросы - непресказуемы, но, видимо, их коридор может быть очерчен. 

 
yosuf:

Давайте разложим по полочкам эту модель:

1. Тренд - о каком тренде идет речь, ведь их множество;

2. Шум - зависит от параметров рассматриваемого тренда и часто сам шум имеет тренд;

3. Периодичность - напрашивается синус, но нужно иметь ввиду, что две последовательно идущие Гамма - функции также дают почти идеальный полнопериодный синус, следовательно, нет пока ясности;

4. Выбросы - непресказуемы, но, видимо, их коридор может быть очерчен.


зачем все это...если даже "тренд" предсказать не удается )))
Причина обращения: