SMART-LAB
Новый дизайн
Мы делаем деньги на бирже
Информация
Блог им. ArMAG
Вопрос к математикам
- 05 мая 2013, 20:47
- |
Привет.
О чем говорит такой набор p-статистик для расширенного теста Дикки-Фуллера?
0.0048 0.0131 0.0530 0.072
Насколько я понял гипотезу о стационарности отвергаем на 5%-ом уровне, так как на третьем-четвертом лаге у нас высокие значимости.
Однако матлаб возвращает 1, то бишь принимаем и ряд стационарен.
Применил эту статистику к параметру «Депозиты банков в ЦБ РФ».
По графику очевидно, что ряд нестационарный, а также есть значимые частные автокорреляции :)))
Что я делаю не так?
Вопрос №2 — волатильность стационарна? :)
О чем говорит такой набор p-статистик для расширенного теста Дикки-Фуллера?
0.0048 0.0131 0.0530 0.072
Насколько я понял гипотезу о стационарности отвергаем на 5%-ом уровне, так как на третьем-четвертом лаге у нас высокие значимости.
Однако матлаб возвращает 1, то бишь принимаем и ряд стационарен.
Применил эту статистику к параметру «Депозиты банков в ЦБ РФ».
По графику очевидно, что ряд нестационарный, а также есть значимые частные автокорреляции :)))
Что я делаю не так?
Вопрос №2 — волатильность стационарна? :)
47 |
Читайте на SMART-LAB:
Средние доходности облигаций в зависимости от кредитного рейтинга. От B- до AA+
Средние доходности облигаций в зависимости от рейтинга (бледные столбцы — доходности без сглаживания). И как они изменились за неделю....
07:08
Обновление кредитных рейтингов в ВДО и розничных облигациях (МФК Быстроденьги подтвержден на уровне ruBB | ЭкономЛизинг подтвержден на уровне ruBBB- | КЛВЗ Кристалл рейтинг на пересмотре)
🔴ООО «Альфа Дон Транс» НРА понизило кредитный рейтинг ООО «Альфа Дон Транс» до уровня «CC|ru|» по национальной рейтинговой шкале для...
09:20
теги блога siva
- AAPL
- big data
- C#
- DJ-20
- Dow Jones
- ETF
- HFT
- Matlab
- miacr
- MOEX
- NYSE
- private equity
- qpile
- quantitative research
- RIM2
- RIU
- RTS
- RVI
- sih
- SnP
- SnP 500
- SnP 500 Index
- snp500
- spx
- tslab
- usd rub
- Автоваз
- автопром
- Ай Ти Инвест
- акции
- алготрейдинг
- армагеддон
- война и мир
- Газпром
- Гайтнер
- Галс девелопмент
- гк пик
- говно
- госдолг США
- грааль
- денежный рынок
- Депозиты
- дефолт
- золото
- идеи
- идеи 2 эшелона
- инвестидеи
- инвестиции
- кукл
- кукловод
- лаб
- ликвидность
- Лосейник
- лохотрон
- МосБиржа
- МОЭСК
- МФЦ
- норникель
- Облигации
- объединение бирж
- оптимизация
- оптимизация роботов
- опционы
- остатки на корсчетах ЦБ
- офз
- оффтоп
- полюс
- Полюс-Золото
- прогноз
- профессиональный трейдинг
- пузырь
- Путин
- работа
- распил бабла
- РЕПО
- робот
- роботы
- рсхб
- РТС
- сбербанк
- сбербанк адр
- семинар
- Слава Путину
- СССР
- сталь
- статистика
- Степан Демура
- стыдно
- торговые роботы
- фарт
- финам
- ФРС США
- ФЬЮЧЕРСЫ
- ЦБ РФ
- чтение
- ЧТПЗ
- шутка юмора однако
- электроэнергетика
- юмор
- Ютинет
По второму вопросу опять непонятки: что такое волатильность и волатильность чего?
Но ведь дики-фуллер априори подразумевает наличие в исходном ряде АРСС-модели. Если в исходном ряде такой модели нет, то этим тестом можно получить что угодно.
А ответа на что такое волатильность, я так и не получил?
В таком определении вероятней всего нестационарна.
Это не верно, есть стационарные ряды, не удовлетворяющие АРСС-модели.
Про волатильность я уже сказал выше, что, вероятней всего, она нестационарна.
А условия сходимости и число слагаемых — это уже АРСС-модель. А я говорю о стационарных рядах, для которых вообще неприменима АРСС-модель.
1.Конечная цепь Маркова
2. Могут.
Отвергается одно из двух предположений или сразу оба: ряд не удовлетворяет АРСС-модель и(или) ряд- стационаре.
А вообще я бы для начала разбил ряд на два непересекающихся участка, сравнил одномерные распределения по критерию манна-уитни, если пройдут, то сравнил бы АКФ на тех же участках и если оба этапа дали ответ про совпадение, то со спокойной душой применял бы дики-фуллера.
А если один из первых двух этапов укажет на несовпадение, то стационарности нет вне зависимости от наличия АРСС-модели.
Стационарность проверяется по времени, по времени Вы ряд и разбиваете.
Странно, Вы точно разбили на выборки? А проверяете Вы больше — совпадение одномерных распределений.
Да это без разницы — вторая просто линейное преобразование первой.
И еще, если у ЧАКФ первое значение больше 0,9, а остальные малы, то надо переходить либо к первым разностям, либо к первым разностям логарифмов, так как это признак случайного блуждания и отличия от него надо искать в разностях.
В SPSS деление надо производить с помощью введения дополнительной бинарной переменной.
Ну если обе ЧАКФ не состоят из одного первого значения больше 0,9, то можно применять дики-фуллера.
Мне не очень понятно, как из разных АКФ получаются одинаковые ЧАКФ, хотя конечно предположить, что такое возможно — можно, но это вычурный случай.
Похоже Вам надо сразу переходить либо к первым разностям, либо к первым разностям логарифмов и делать процедуры, о которых я сказал, для них.
Я думаю, что все надо применить сначала (с уилкоксена) и к разностям и к разностям логарифмов.