Matstat 计量经济学 Matan - 页 19

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Andrei Trukhanovich:

这是个诊所))

这就对了。第三病区。在一楼。"危机和紧急部门"））。

 
Andrei Trukhanovich:

这是个诊所))

的确是这样!

 
Доктор:

对。第三病区。在一楼。"危机和紧急部门"））。

这就是他们治疗医生的地方吗？

 
我为水灾向作者表示歉意，但由于当地大多数人已经签了字，所以这个主题注定要失败，除非有版主来清理一下，从第五页开始。
 
Yousufkhodja Sultonov:

他们在这里治疗医生吗？

如果你是医生，他们就会治疗医生。如果你是一个候选人，他们会对待候选人。我们对待每一个人。不要担心。

 
Oooo)))) 有关于周期函数的好题目
 
Andrei Trukhanovich:
我为洪水泛滥向作者道歉，但由于当地的大多数行家已经在支部里签了字，所以它还是注定要失败，除非有版主来清理从第五页左右开始的一切。

建设性的对话，我不认为是泛滥的。
你们只是不需要针对个人，不需要侮辱对方。
还声称一种科学比另一种好，你什么都不懂。
将自己在某一领域的知识凌驾于他人在另一领域的知识之上。
这是非常低级和不专业的。这就像我还是个孩子的时候，"冷眼旁观 "的说法。
但童年早已过去，我们现在是成年人，进行建设性的对话更有成效，没有傲慢。
互相尊重，因为总的来说，这里的人都不傻。
这并不适用于你个人，这是我的一个概括性声明。

至于这个话题，已经提到了一些教育机构。
在这里，试图了解其中一个领域，特别是HSE的 "量化金融"，出现了一些问题。
这就是这个主题诞生的原因。有人参加过量化金融方面的HSE培训吗？
有没有人接触过GARCH系列模型及其带过渡函数的修改？
为什么这里有这么多人忘记了一个简单的事实，比如说相关性。一切都或多或少地相互依赖。在金融领域更是如此。
量化金融是这方面的研究。这里有些人明白我在写什么。
而谁不明白，是的，每个人都在专门寻找模型的静止性，他们的共生体，多维度的资产等。
而当一个合格的资产组合被放在一起时，那么是的，无论关于恐惧，正如这里所表达的那样，它不存在，因为它在数学上被排除了。
，整个组合的数学期望值是零。如果一项资产出现裂缝，它不应该影响整个投资组合，而是用其他资产进行补偿。
这就是市场的关联性。我认为没有必要拿自然界等来做类比，大家都明白什么是相互关系。
你只需要正确地应用它。在有大量其他模式的情况下，只看一个SB，对它津津乐道，我不知道为什么我们会被困在一个地方。

 

要继续这个话题。
这里有很多人提到数据变薄。
有一种方法叫做PCA（主成分分析），它是降低数据 维度同时损失最少 信息的主要方法之一。
有人研究过这种方法吗？对其适用性有什么结论吗？
我知道，通过这种方法，资产选择会变薄。但我不知道如何在不损失维度的情况下对数据集进行减薄。

在我看来，瘦身的主要问题是降维。就是说，样本变成了不同的大小。
在一个简单的案例中，有来自同一所大学的讲师的建议，不要从一个集合中扔掉一个元素，而用例如邻近元素的平均值来代替它。
至少在简单的方法中，异常值就是这样被移除的。但要注意的是，还有其他的方法，这一点没有解释。
因此，PCA作为一个瘦身的想法，可以很好地研究。

P.S. 聪明的网站链接，甚至可以找到类似主题的文章
哦，怎么会）)

 
Aleksey Nikolayev:


看看我在外国网站上发现了一个多么有趣的钩子。
这是一篇来自布尔乔亚的文章的翻译。
而
最大化函数变成了成本函数 ))
也许我发给你的那个例子毕竟是根据可能性原理工作的？
那里也有衍生品。你看到getCost函数了吗？
或者在getCost 中， 并没有太多的计算？


L

 
Roman:

看看我在外国网站上发现了一个多么有趣的钩子。
这是一篇来自布尔乔亚的文章的翻译。
而
最大化函数变成了成本函数 ))
也许我发给你的那个例子毕竟是根据可能性原理工作的？
那里也有衍生品。你看到getCost函数了吗？
或者也许getCost 函数有不同的计算方法？


优化中的标准方法是将目标乘以减数，最大化变成最小化（反之亦然）。

我已经试图向你解释，如果误差是高斯分布，那么MNC==MLE。如果误差按拉普拉斯分布，那么MNC==MLE==MLE最小模数法。你可以自己计算出当MLE==MLE 时，Huber的 误差分布类型。

在实验中，误差分布的类型要么是通过一些额外的考虑知道的，要么是通过实验选择的（通常是以一个合适的损失函数的形式）。

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