计量经济学：让我们讨论一下中联的资产负债表。 - 页 10

[Дмитрий]

Avals:

静止是什么意思？它是如何定义的？

好了，我们开始吧 - 我必须重复第一年的课程......。而我认为所有 "秘密知识 "的持有者都知道学校的课程--但你不能把一个足够长的系列切成碎片并比较MO和差异？太复杂了？

胡珀给？

[СанСаныч Фоменко]

Avals:

静态是什么意思？它是如何定义的？

最简单的定义：莫=常数，方差=常数。

由单位根检验定义，其中有很多。

[Avals]

faa1947:

有多复杂？我没有写 "趋势 "这个符号，而是写了 "HP"。

但还有更严重的考虑。分析性的直线平滑公式（比解读趋势更准确）在很大程度上取决于样本量。让我们以2000年以来的欧元兑美元为例。让我们把趋势隔离成一条直线。几乎是一条水平的直线，但偏差约为2500点！这也是一个重要的原因。这正是机器所写的--医院的平均温度。 但如果我们采取任何过滤器，我们将得到几十个点的差异。由于我们的交易时间间隔不是10年，所以在平滑50-100个观测值时，我们可以用一条直线来做。但有些估计需要更多的观察。我总是应用一个过滤器来避免进入细节。纯粹是一种实际考虑。

因此，对初始序列进行去趋势化是可以理解的，但对于股票来说，最好是在一个方向上的趋势，并且或多或少保持不变。

[Avals]

faa1947:

最简单的定义：莫=常数，方差=常数。

由单位根检验确定，这种检验有很多。

迪米。

好了，我们开始吧--必须重复第一年的教学大纲......我还以为所有 "秘密知识 "的持有者都知道学校的课程--但你不能把一个足够长的系列切成碎片并比较莫和差异？太复杂了？

胡珀给？

那么，在mo=常数和方差=常数的情况下，绝对清楚模型应该是什么，确定性的成分应该是什么。即一个线性趋势。

[Дмитрий]

Avals:


那么，在mo=常数和方差=常数的情况下，绝对清楚模型应该是什么，确定性的成分应该是什么。即一个线性趋势。

那么，事实上，静止性--莫和方差不是常数，当然应该浮动，但不能超过某些极限..........。

[Avals]

Demi:

那么，事实上，静止性--MO和分散性并不是常数，当然应该浮动，但不能超过一定的限度..........。

好吧，这就是我对上面那个自动机的答复。

因此，你写道。

"如果序列是静止的，一个没有常态的模型将是正确的，并具有一定的准确性。"

如果序列是静止的，那么通过减去趋势（mo），残差将是正常的。也就是说，残差分析是对分布的稳健性或静止性的评估（这实际上是一回事）。

P.S. 第一差值是静止的，股票系列本身有单位根。

[[删除]]

Avals:

好吧，从你的观点出发，给我一个 "好 "的例子，其中残差不是正态分布的

画出一条斜率向上的趋势线。现在用不同的分布叠加不同的噪声成分--均匀分布、正态分布、二项分布、Cauchy分布、几何 分布、逻辑分布、泊松分布、Weibull分布，.....(继续？)

现在想想 -- 残留分布的类型是否决定了趋势成分？

[СанСаныч Фоменко]

avtomat:

画出一条斜率向上的趋势线。现在用不同的分布叠加不同的噪声成分--均匀分布、正态分布、二项分布、Cauchy分布、几何分布、逻辑分布、泊松分布、Weibull分布，.....(继续？)

现在想想 -- 残留分布的类型是否决定了趋势成分？

不，它没有。但是，如果偏离了这一美妙的趋势，就会把你引入科利安......我们不希望在这里遇到他。这就是问题所在。

[Avals]

avtomat:

画出一条斜率向上的趋势线。现在用不同的分布叠加不同的噪声成分--均匀分布、正态分布、二项分布、Cauchy分布、几何分布、逻辑分布、泊松分布、Weibull分布，.....(继续？)

现在想一想 -- 残留分布的类型是否决定了趋势成分？

妈的，这就是我所说的。但我不会用考奇分布来交换这个狗屎，因为方差和摩尔都没有定义；)趋势成分取决于它，这不是重点。这是关于识别 趋势成分并信任它。

[TheXpert]

avtomat:

画出一条斜率向上的趋势线。现在用不同的分布叠加不同的噪声成分--均匀分布、正态分布、二项分布、Cauchy分布、几何分布、逻辑分布、泊松分布、Weibull分布，.....(继续？)

是的，继续。显示TC与残差的均匀分布。