计量经济学：让我们讨论一下中联的资产负债表。 - 页 9

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avtomat:
那么，为什么我们不能使用由于IR变异性而产生的利润衍生物？MT只是医院的平均水平...你不能用红外线作为确定系统稳健性的决定因素。


是的，它允许有莫大的变化，而莫大是医院的平均数。但如果Mo在一个小范围内变化（即Mo分布本身是统计学的：），那么医院的平均值将是有代表性的，残差将是正态分布。

P.S. 我自己不使用计量经济学，不分析余额。我使用更简单的交易员指数，我也使用可视化的股票分析。

 
Demi:


我将公布上面承诺的答案--我们只需要残差的正态性来进行可靠的区间估计（以计算置信区间的宽度）--这是应用问题的一个重要程序。但如果不需要区间估计--我们可以为样本中的观察值和残差的任何分布建立一个回归。

因此，无论残差是正态分布、非正态分布、厚尾、薄尾、无尾--都是一样的..................................................。


一些不同的东西混合在一起，目的就失去了。

我们商人在评估区间估计的正确性方面没有任何目的。这是一个辅助工具，对于确定所产生的数字的可信度是必要的。

如果我们建立了回归，并且残留物是正常的--分析就完成了，我们对TS很幸运。

在我短暂的实践中，这种情况从未发生过。残留物不是正常的，甚至不是固定的。回归的数字是不可信的。下一步该怎么做？如果你把 "平衡 "一词放在我的陈述中，这意味着什么，测试结果 不能被信任。这就是它的意义所在。是目标，而不是回归模型的正确性。

 
Avals:


是的，允许有莫大的变化，而莫大是医院的平均数。但如果Mo在一个小范围内变化（即Mo分布本身是稳定的：）），那么平均数就是指示性的，残差将呈正态分布。

P.S. 我自己不使用计量经济学，不分析余额。我使用更简单的交易员指数，我也使用可视化的股票分析。


不，你使用的是 "秘密 "方法，你 "不被雇用在这里描述"。
 
Demi:

不，不，你使用的是 "秘密 "方法，你 "不被雇佣在这里描述"。

是的，他们比这更简单，妒忌吗？:)
 
faa1947:


一些不同的事情混淆在一起，目标就失去了。

我们交易员在评估区间估计的正确性方面没有任何目的。它是一个辅助工具，对于确定所获得的数字的可信度是必要的。

如果我们建立了回归，并且残留物是正常的，分析就结束了，我们对TS很满意。

在我短暂的实践中，这种情况从未发生过。残留物不是正常的，甚至不是固定的。回归的数字是不可信的。下一步该怎么做？如果你把 "平衡 "一词放在我的陈述中，这意味着什么，测试结果不能被信任。这就是它的意义所在。是目标，而不是回归模型的正确性。


那么我们就不能理解对方--如果不需要区间估计，残差的正态性就没有必要。如果序列是静止的，一个没有残差规范性的模型将是正确的，并具有一定的准确性。

你为什么需要这样一个模型？利润预测 - 是的，如果序列是静止的。虽然在al.ar中，有几个PAMM图表，其中平衡曲线稳步增长，然后迅速下降（崩溃）--经典的非平稳性。

 
Avals:

是的，与他们和更简单的人在一起。 嫉妒？:)

当然了!我喜欢各种 "秘密知识 "和 "世界阴谋 "的崇拜者。
[删除]  
Avals:


是的，允许有mo的变化，mo是医院的平均数。但如果mo在一个小范围内变化（即mo分布本身具有统计学意义：），那么医院的平均值将具有代表性，残差将呈正态分布。

P.S. 我自己不使用计量经济学，不分析余额。我使用更简单的交易员指数，我也使用可视化的股票分析。

残差不应该是正态分布。

正态分布是一种理想化。

长期以来，我观察到人们对这种理想化的普遍迷恋......。

 
Demi:


那么我们就不能理解对方--如果不需要区间估计，残差的正态性就没有必要。如果序列是静止的，一个没有残差规范性的模型将是正确的，并具有一定的准确性。


静态是什么意思？它是如何确定的？
 
avtomat:

残差根本不需要是正态分布。

正态分布是一种理想化。

长期以来，我观察到人们对这种理想化的普遍迷恋......。


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。
 
Avals:

那么，如果TS的盈利能力应该是恒定的，即mo=const，为什么我们需要一些复杂的去趋势，而不是直接从股权中减去线性趋势？即趋势模型y=kx，其中k=mo，x-交易，y-股权


有多复杂？与其说是 "趋势 "符号，不如说是 "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。纯粹的实际考虑。

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