мадэлі VAR для бярвеністых вяртаецца?

Мне цікава, калі вектар авторегрессия (і іншыя мадэлі авторегрессии) з'яўляецца гук мадэляваннем для штодзённага (не высокачашчынных!) Лога-звароты часовых шэрагаў ліквідных фінансавых рынкаў.

Можна знайсці праз Google Scholar або ў многіх кнігах па аналізу фінансавых часовых шэрагаў такога падыходу.

Аднак, збольшага з майго досведу практыкуючага, я сумніўны пра значнасць такога мадэлявання. Таксама можна прачытаць у Эмпірычныя ўласцівасці даходнасці актываў : стылізаваныя факты і статыстычныя пытанні :

<Р> Мандельброта [85]   выяўляецца гэта ўласцівасць, паказаўшы, што «арбітраж, як правіла,   адбяліць спектр цэнавых змяненняў. Гэта ўласцівасць азначае,   што традыцыйныя інструменты апрацоўкі сігналаў, якія заснаваныя на   Ўласцівасці другога парадку, у той час дамен-автоковариационные   аналіз, мадэляванне АРМА-ці ў спектральнай прадметнай вобласці   Фур'е-аналіз, лінейная фільтраванне, не можа адрозніваць   вяртанне актываў і белы шум. Гэта паказвае на неабходнасць   нелінейныя паказчыкі залежнасці для таго, каб ахарактарызаваць   залежнасць уласцівасцяў даходнасці актываў.

Я, такім чынам, шукаю асабісты вопыт (не) поспеху такой авторегрессии мадэлявання і аўтарытэтны дакумент з паглыбленым эксперыментальным аналізам на рэальным рынкавыя дадзеных.

2
Я магу пагадзіцца з цытатай. Штодзённыя даходы ад ліквідных фінансавых актываў, верагодна, не маюць автокорреляции, і нават калі яны існуюць, то яны не будуць прысутнічаць на перыяды значнай даўжыні. Ўзор было б занадта проста для трэйдараў, каб не заўважыць і не выкарыстоўваць.
дададзена аўтар Richard Hardy, крыніца

адказаў няма

0