计量经济学:领先一步的预测 - 页 127

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faa1947:
这一点毋庸置疑。这就是所谓的状态空间。这里有一个人,他做了一些承诺,也没有承诺。愿意在这个问题上与大家合作。到目前为止,我只知道来自状态空间的美元指数。试图纳入证券交易所指数的努力已经失败。

我很久以前就告诉过你--我不会给你任何解释的说教--只是为了不让你在我这个广告人身上拉屎,你这个自作聪明的家伙......

如果你想了解国家空间,请打开一本书,不要浪费你的时间。

 

美国联邦调查局

Неверно. T-статистика = коэф/СКО

嗯,是的,从记忆中得到的协整统计有点混乱,这并不重要(总是要修正的),我已经用它工作了很久了。但这样一来,你们的情况就更糟糕了。这个统计数字说,你80%(!!!!)的几率是站不住脚的。

正是第一个人的描述。我们需要100/t统计量,并得到%的误差。但这并不能消除其他系数的问题。没有趋势。惠普公司正在进行平滑处理,以获得残留的噪音。

我越来越明白,你不知道EW在做什么。要么你不知道功能本身,要么不知道惠普使用的模型的具体实现。你看,如果你的系数是280(!!!!!!!!!!),这意味着使用了某种 "趋势"(引号)模型,最可能是某种多项式。而在这种情况下,你在EW所做的一切都没有实际意义。

它应该是正确的。DW约为2,这意味着残差是正态分布。也有回归误差=11点,但因变量的误差=212点

不对不对(!!!你不听,我就不解释了),在11个pps和200个pps的两个错误之间,你是怎么在脑子里调和的????。 其余的是正常的,惠普的预测,但这样就没有任何意义了。余下的价格(预测)不可能是正常的。保证是这样的。最有可能的是,你已经 "画 "了一个多项式,EW并没有向你显示预测,而是在本地图上显示了识别的片段(在这种情况下是拟合)。

请注意,平均误差%=5.7%!!!!

正如卡尔森对婴儿所说:"醒醒吧!!!!!" 什么5%的错误??????你难道不知道你在写什么吗?对于这样一个在100次计数中的百分比,你应该得到一个Schnobel奖!!。甚至两个。这并不是一个笑话或嘲弄。

PS:我看了你的系数,它们是随机的。不知为何,我对你的星盘失去了兴趣。好吧,我把EW穿上,更详细地看看功能。你的结论中有很多不理解的地方。

 
Farnsworth:

美国联邦调查局

嗯,是的,从记忆中得到的协整统计有点混乱,这并不重要(总是要修正的),我已经用它工作了很久了。但这样一来,你们的情况就更糟糕了。这个统计数字说,你80%(!!!!)的比率是站不住脚的。

我越来越明白,你不知道EW是做什么的。要么你不知道功能本身,要么你不知道惠普使用的模型的具体实现。你看,如果你的系数是280(!!!!!!!!!!),这意味着使用了某种 "趋势"(引号)模型,最可能是某种多项式。而在这种情况下,你在EW所做的一切都没有实际意义。

不对不对(!!!你不听,我就不解释了),你怎么在脑子里把11页和200页的两个错误关联起来????。 其余的是正常的,惠普的预测,但这样就没有意义了。余下的价格(预测)不可能是正常的。保证是这样的。最有可能的是,你已经 "画入 "了一个多项式,EW并没有向你显示预测,而是在本地图上显示了识别的片段(在这种情况下是拟合)。

正如卡尔森对婴儿所说:"醒醒吧!!!!!" 什么是5%的错误??????你难道不知道你在写什么吗?你应该得到一个Schnobel奖,因为这样的百分比在100个计数中!!。甚至两个。这并不是一个笑话或嘲弄。

PS:我看了你的系数,它们是随机的。不知为何,我对你的星盘失去了兴趣。好吧,我把EW穿上,更详细地看看功能。你的结论有很多混乱之处。

谢谢你,这是我要思考的问题。
 

下面是方程中的残余物的统计数据

根据Jarque Berg的说法,不可能拒绝残差是正态分布的假说!但是,我们可以看到,残差是正态分布。而这个概率值是非常大的。

因此,几乎所有的数字都可以信任。

 
我将采取有大量观察的H4区间。这里纳入计算的人数太少(40人)。
 
当然,最大的烦恼是系数=280的问题。我没有注意到。不知道该怎么做
 
Farnsworth:

美国联邦调查局

好的,我把EW放上去,我会更详细地看一下这个功能。你的结论有很多混乱之处。
我可以给你一个EW的程序,它是用来计算一切的,有相当多的东西,不只是参数估计。
 
faa1947:

下面是方程中的残余物的统计数据

根据Jarque Berg的说法,不可能拒绝残差是正态分布的假说!但是,我们可以看到,残差是正态分布。而这个概率值是非常大的。

所以你可以相信几乎所有的数字。

不,你不能!!!!一个正常的(专业的)系统和充分的统计学(伙计,雅克到底是谁,你去哪里了,为什么不使用真正经过验证的统计学)应该从你的GLISTOOGram中得到结论,即不可能毫不含糊 地确定属于一个分布。这只是个开始。

 
faa1947:
我可以在EW上抛出一个计算一切的程序,那里有相当多的东西,不仅仅是参数估计。
我不明白,你是要EW本身还是要它的程序?
 

以下是H4的结果

系数的值更糟糕。除此以外,我们不能拒绝一些系数为零的假说。

方程的残差有ARCH,这是模拟的。

残留物的描述性统计是杀手锏--没有什么可以信任。