"Grafiklerin Analizine Ekonometrik Yaklaşım" makalesi için tartışma - sayfa 8

Yeni yorum
 

faa1947:

Bana öyle geliyor ki, topikstarter, sorunu gösterişli bir kılıç sallama ile çözmeye çalıştı - ekonometrik paketler GARCH'tan çok daha fazla model sunuyor. Bir model seçmek ve ardından model parametrelerini seçmek yolun başı değil ortasıdır...

Evet, daha fazlası. GARCH örnek olarak açıklayıcı amaçlarla alınmıştır. Hiç değerlendirilmemiştir. Diğer modellerden çok daha az. Bu birkaç kez söylendi.

Önceki yazılarda farklılıklara dayalı analiz konusunda eleştiriler vardı. Sanırım bu eleştiri, yazarın ilk verilerin hazırlanması aşamasını kaçırmasından kaynaklandı.

Makalenin yazarına göre, durağan olmama piyasanın tek kötülüğüdür. Öyle değil.

Değil. Diğer kötülükler "şişman kuyruklar", volatilite kümelenmesi ve kaldıraç etkileridir....

1. Örneklemdeki mum çubuğu sayısına karar vermemiz gerekir. Örnekteki mum sayısı zaman dilimine bağlı mıdır? Literatüre göre 50 mum çubuğu yeterli olmalı.

Ve doğrusal olmayan modellerin dezavantajının önemli bir örneğe ihtiyaç duyduğuna dair veriler gördüm... yaklaşık 1000 adet. yaklaşık 1000 adet.

2. Örneğimize bir dağılım uydurmaya çalışalım. Tercihen normal bir dağılım. İlk soru, grafiğin çizildiği raf sayısı olacaktır. Grafiğin çizildiği raf sayısını nereden buldunuz?

Normal olmayacaktır. Bunu daha sonra dağılımlarla ilgili makalede yazacağım. Yakında çıkacak.

Lütfen "raf" teriminin anlamını açıklayın.

 
faa1947:
наличие выбросов: следует заменить выбросы, т.е. котировки свыше некоторого порога (например, 3 сигма) на величину порога. У Булашова другое мнение о величине порога.

- Her ihtimale karşı Fourier veya ACF ile döngüleri kontrol edin. Sınırlı örneklem ve piyasanın kendi özellikleri nedeniyle, büyük olasılıkla döngü yoktur.

- Eğilim sorununu çözmek. Yazarla aynı fikirde değilim - MOG'yi çıkararak trendden arındırma, sorunun ciddi bir şekilde basitleştirilmesidir. Üstel bir trend için logaritma alınırken, eklemeli bir trend için ilk farklar yeterlidir. Trendin ayrı olarak ele alınması gerekecek ve regresyonlar ve tüm regresyon çeşitleri gerekli olacaktır. MOG'yi değil, regresyonu çıkarmanız gerekir. Bu deterministik eğilimler içindir, ancak istatistiksel eğilimler de vardır.

Bu konuları ele almadan, örneklemin istatistiksel özellikleri hakkında akıl yürütmenin hiçbir temeli yoktur...

Örneklem üzerinde çalışmamız gerektiğine katılıyorum. Bu zaten bir mat meselesidir. istatistik....

Aykırı değerleri ortadan kaldırmak için evrensel bir yöntem yoktur...

Bu yüzden örneklem büyük olmalı.

Trendler hakkında. Bu konuyu araştırmadım. Aklımda tutacağım.

 
-Alexey-:
Браво! Отличный пост, затрагивает многие вопросы. Но, некоторые пункты можно критиковать. Например, один из них - на основании чего вы решили, что нужно удалять выбросы? Их удалять нельзя.
Bence yapabilirsin. Örneklemin istatistiksel parametrelerini (özellikle dağılım parametrelerini) hiçbir şekilde etkilememelidirler. Bu yüzden aykırı değerlerdir.
 
-Alexey-:

Bildiğim kadarıyla, ölçümler yapılırken, sonuçların en azından bazı yasalar tarafından birleştirildiği önceden bilindiğinde, yani başka bir deyişle, ölçülen değeri üreten süreç rastgele olmayan veya rastgele durağan olduğunda ve aykırı değer rastgelelikten (rastgele olmama veya durağanlık sınırlarını aşarak) kaynaklanabildiğinde ve bu durumda bu tür bir rastgelelik bir bozulmadır. Durağan olmayan bir fiyat serisiyle ilgileniyorsak, herhangi bir seviyedeki rasgelelik istatistiğin bir parçasıdır (rasgele olmayan kısmın yanı sıra, ancak bunları ayırmak zordur) ve sırasıyla istatistiğin bir kısmının kaldırılması, istatistiğin bozulmasıdır. Ben durağan olmayan rastgele bir süreçle çalışırken bir şeyi çıkarma (kesme) hakkımız olmadığı fikrine daha yakınım.

Bilmiyorum. Bu fikri nereden edindiniz? Genellikle bir aykırı değer, istatistiksel kriterin belirli bir değerinin ötesine geçtiğinde bu şekilde değerlendirilir. Bu arada, prosedür Bulashev tarafından tanımlanmıştır. Yani, durağan olmama ya da durağanlığın varlığı, emisyon giderme prosedürünün uygulanıp uygulanmayacağı konusunda bir kriter değildir.
 
faa1947:
Выброс выбросу рознь. Приходится просматривать котировки. Если выброс - это относительно редкое явление, то следует обрезать до порога (не удалять). Если это не так, то не понятно что делать. В принципе, выбросы сильно искажают статистику. Любой пакет статистики предусматривает такую возможность и дает соответствующие рекомендации.
Buna katılmayı tercih ederim. Ancak bazı emisyonları neye dayanarak kaldırdığımızı açıkça anlamak gerekir. Yani, bir kurallar sistemi oluşturmalıyız. istatistiksel işlem.
 
faa1947:

Matematiksel istatistik ve ekonometrinin uygulanmasındaki daha derin sorun, hem ilk verilerin hem de ara sonuçların ve sonuçların matematiksel olmayan sezgisel yöntemlerle kontrol edilmesi gerekliliğidir. Kesme eşiğinin (2, 3, 4 sigma veya diğer) seçimi ancak grafiğin görsel olarak incelenmesinden sonra mümkündür ve güven aralıklarının seçilmesi sorununu ifade eder. Matematiksel istatistiğin uygulanmasındaki en büyük sorun, uygulamanın istatistikçinin kendi sanatı olmadan düşünülememesidir. Hiç kimse "kes - kesme" kuralını formüle etmeyecektir. Eğer keserseniz - durağan olmama özelliğini ortadan kaldırırsınız, eğer kesmezseniz - başarısız örnekleme ile genel popülasyonun gerçek dağılımını bozarsınız.

Ekonometrinin kalbi, birinci ve ikinci türden hatalar yapmanın mümkün olduğu hipotez testidir: yanlış alternatif hipotez lehine doğru boş hipotezi reddetmek ve yanlış boş hipotez lehine doğru alternatif hipotezi reddetmek.

Yukarıdakiler göz önüne alındığında, size aynı anda hem katılabilir hem de katılmayabilirim. Önceden belirli bir örneklemi dikkate almadan sorunuzu kesin olarak yanıtlamak mümkün değildir.

Katılıyorum. Sübjektivizm var. Ancak hipotezin mat istatistikler kullanılarak değerlendirilmesine bağlı kalıyorum....
 
-Alexey-:

Hangi bölümleri önerebilirsiniz? İfadelerimin her biri için (sorgulama dahil) matrise bir bağlantı sağlayabilirim.

Olur mu? Bence faa1947' ye öyle sorular sordunuz ki konuların farkında olmadığınızı düşünüyorum.

Örneğin, istatistiksel dağılım bir varyasyon özelliğidir. Durağanlık zamansaldır...

Bu senin incin:

Gerçek bir dağılım bir serinin özelliklerini karakterize eder, ancak durağan olmayan bir dağılım tanım gereği bunların değiştiği bir dağılımdır.

Sonra model parametreleri ve uydurma hakkında... Model parametreleri ayarlandığında, hiçbir şey uydurulmaz...

 

faa1947:

Topkstarter bile katılmıyor. Tartışılan makalenin tartışılmasında ve geliştirilmesinde biraz tutarlılık istiyorum. Örneğin, ilk adımda, somut bir örnek üzerinde, verilerin ön analizini ve modelleme için hazırlanmasını ayrıntılı olarak ele almak. Örneğin

1. Örneklem büyüklüğünün gerekçelendirilmesi.

2. Veri dönüşümü ihtiyacının gerekçelendirilmesi.

3. Verilerin nasıl dönüştürüleceğinin seçilmesi:

- aykırı değerler ve eksik verilerle başa çıkma.

- Veri dönüşümü - trendlerin ve döngüselliğin kaldırılması

4. Trend türlerinin belirlenmesi ve muhasebeleştirilmesi

5. Dağılımın dönüştürülmüş verilere uydurulması.

6. Dönüştürülmüş verilerin durağanlığı için analiz.

7. Değişen varyans için muhasebe

Topikstarter gösterilen ilgi karşısında biraz şaşkın :-))))

İşte gerçek yapıcı eleştiri budur, bence. Meslektaşım faa1947'ye çok teşekkürler. Biraz ara vereceğim.... Düşüncelerimi daha sonra göndermeye çalışacağım.... ancak genel olarak önerilen prosedür listesine katılıyorum....

 

denkir:

Biraz ara vereceğim.....

Teşekkür ederim.
 
sergeev:
Teşekkür ederim.

Ne demek istiyorsun? :-)

Sessiz kalmak daha mı iyi, daha mı faydalı? Klasiklerdeki gibi bir şey mi demek istediniz?

- Konuştuğunuzda, Ivan Vasilyevich, sanki sayıklıyormuşsunuz gibi görünüyor.

123456789101112
Yeni yorum