Матстат Эконометрика Матан - страница 22
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Навскидку, посмотрел бы как меняются параметры (коэффициенты и дисперсия остатков) этой самой линейной зависимости со временем. Наверное, о самом факте раздвижки можно говорить только если корреляция и дисперсия приблизительно постоянны, а сдвиг плавно колеблется около некоего своего среднего значения. Соответственно, параметры этого колебания можно попытаться использовать для построения ТС)
Это всё так. Вопрос, что конкретно брать за раздвижку между двумя рядами. Например, есть традиционное мнение, что длину перпендикуляра до линии регрессии. Но мне сдается, это не совсем правильный способ. Ибо он дает раздвижку не относительно предыдущих значений, а относительно некой средней их точки. Теряется такая субстанция, как "асимметрия" раздвижки, а её-то и хотелось бы пощупать.
Даже не знаю, можно рассматривать перпендикуляр как вектор из двух компонент) Они конечно пропорциональны длине, но с разными коэффициентами.
Но наверное я просто не понял сути вопроса. Может быть, речь о том, чтобы постоянно отслеживать возможное нарушение условия наличия линейной связи (разладка модели)? Если же всегда есть уверенность, что связь сохраняется и неизменна, то любая мера раздвижки должна (по идее) выражаться через длину перпендикуляра и коэффициенты регрессии.
Интересно, что будет, если ошибки ei - белый шум с распределением Алексея Николаева.
Стало быть, нужно заниматься изучением устройства остатков регрессии. Собственно, этому и посвящена половина эконометрики)
По вполне объективным причинам. Стационарный портфель получается только в моменте, на новых данных все ломается без должной сноровки
С МС и ТВ иногда нужно быть осторожнее. Она иногда может показать закономерность там, где ее нет в принципе.
С МС и ТВ иногда нужно быть осторожнее. Она иногда может показать закономерность там, где ее нет в принципе.
Не переживайте за МС и ТВ - эффект ложной корреляции давно изучен, есть соответствующие тесты и проверочные алгоритмы.