> Именно так согласно Иванову (большому эксперту в эконометрике) выглядят все детерминированные переменные. Конечно, поглядел на график - и сразу видно, большой эксперт Иванов.
Вы думаете, что охарактеризовали эти аргументом Иванова? Нет, Вы охарактеризовали самого себя. Неужели не ясно, что разделение процессов на детерминированные и случайные зависит от того, выбираем ли мы детерминистскую или вероятностную модель для исследования конкретного процесса? Продолжительность жизни пациента – детерминированная переменная для медика, который имеет упрощённые детерминистские модели, предсказывающие результат (в определённом аспекте) тех или иных воздействий на организм, например, принятие аспирина и парацетамола или цианистого калия. И эта же продолжительность жизни – случайная переменная для страховой компании, использующей вероятностные модели, с помощью которых страховая компания прогнозирует размеры страховых выплат. От Вас давно добиваются ответа, на каком основании Вы выбираете стохастические модели (да ещё с единственным входным параметром – предыдущими значениями ВВП) для предсказания поведения ВВП. Вот и показывайте, не отклоняйтесь.
>Хотелось бы мне посмотреть, каким образом Мигель из данной серии "в зависимости от применения" образует детерминированную переменную роста ВНП. Без кружки грога не разобраться :)
Хотелось бы узнать, где я обещал из данной серии образовать «детерминированную переменную роста ВНП». Оппоненты Вам говорили, что для адекватного количественного прогноза ВВП нужно привлекать в качестве входных параметров десятки, если не сотни, переменных, а результат будет указан в некотором доверительном интервале. Где Вы у нас выискали намерение прогнозировать по предыдущей серии темпов роста ВВП будущие темпы роста, если не считать повторения шутки Товарища Рю? «Без кружки грога не разобраться».
>> Первое. Принять большинством голосов решение: тезис о допустимости линейной экстраполяции темпов экономического роста СССР после 1985 г. не
>Гм. Значит ли это, что Вы теперь согласны с тезисом о применении линейных экстраполяций для прогнозирования (экономических переменных)? Не торопитесь с ответом, от этого зависит Ваша судьба :)
Лечите память, дорогой мой. Вам уже отвечали на этот вопрос:
«И функции можно брать разные (в зависимости от конкретной задачи), и прогнозировать можно на основе прошлого опыта (а как еще иначе можно прогнозировать, если не на основе прошлого опыта?)… Я ничего не имею против линейных моделей вообще. Сомнение относится к вполне конкретной ситуации». (Иванов)
>Нельзя. Потому что детерминированное событие подразумевает предопределённость, а предопределённость - не совсем то, что рассматривается статистикой :)
Лечите память, дорогой мой. Вам уже отвечали на эту реплику:
«Я не понимаю, что вас беспокоит. Я сам назначил правила игры. Что тут непонятно? …А что может или чего не может статистика – это ее проблемы. А также тех, кто не умеет ее (статистику) приложить к реальности». (Иванов)
А потом ещё раз напоминали:
"А при чём тут статистика? Отвечайте прямо на поставленный вопрос. О чём речь шла? О прогнозировании ВВП – единичного события. Вы начали приплетать какую-то «концептуальную массовость» эксперимента, которая якобы происходит при «выпадении ВВП» в 2008 году. Вас и дали пример другого единичного события, чтобы выяснить, что же Вы имеете в виду под загадочными словами «концептуальная массовость». А Вы вместо того, чтобы ответить самостоятельно, жалуетесь на то, что в Вашем учебнике статистике ничего про это не написано и неоткуда цитировать. Но это проблемы Вашего набора учебников, а не наши". (Мигель) https://vif2ne.org/nvz/forum/0/co/231199.htm
>> - предполагает ли прогнозирование массовость?
>Само собой.
А это за «концептуальная массовость», про которую идёт речь при прогнозировании ВВП на следующий год? Ведь ВВП будет только один.
>> - какова роль математического ожидания при прогнозировании?
>Сейчас я Вам повторно объясню.
Очень плохо объясняете. Вы снова полезли приводить пространные англоязычные цитаты, относящиеся к использованию аппарата теории вероятностей для прогнозирования совсем другого типа событий. К нашему случаю они не относятся. Не могу, однако, удержаться от комментариев по поводу одной из этих цитат:
>И вот довольно интересный кусочек
>"Notice that if the stochastic process \{X_t, Y_{t+1}\} is covariance-stationary and ergodic for second moments, then the sample moments will converge to the population moments as the sample size T goes to infinity:
>(b - коэффициент в регрессии, \alpha - в линейной проекции - A.P.)
>Thus OLS regression of y_{t+1} on x_t yields consistent estimate of linear projection coefficient. Note that this result requires only that the process be ergodic for second moments. By contrast, structural econometric analysis requires much stronger assumptions about the relation between X and Y. The difference arises because structural analysis seeks the effect of X on Y. In structural analysis, changes in X are associated with a particular structural event such as a change in Federal Reserve policy, and the objective is to evaluate the consequences for Y. Where that is the objective, it is very important to consider the nature of the correlation between X and Y before relying on OLS estimates. In the case of linear projection, however, the only concern is forecasting, for which it does not matter whether it is X that causes Y or Y that causes X. Their observed historical comovements (as summarized by E(X_t Y_{t+1}) are all that is needed for calculating a forecast. Result [4.1.20] shows that ordinary least squares regression provides a sound basis for forecasting under very mild assumptions."
>Hamilton, ch. 4 (Forecasting), pp. 72-76.
>Подытожим:
>Для предсказания будущих значений случайной величины требуется знать только её историю; знать структурные отношения не требуется.
Я просто в восторге! Я, конечно, высоко ценю Вашу способность «копипастить» англоязычные тексты, но неужели в Вашем «английском университете» не учили читать приводимые цитаты? О каких процессах тут речь? О ковариационно-стационарных! То есть, в цитате говорится о процессах, для которых матожидание случайной величины в каждый момент времени предполагается постоянным, не зависящим от времени. И что же, график с отчётливо выраженной тенденцией к снижению темпов роста – это что, ковариационно стационарный процесс?
[4K]
> Линейная экстраполяция в таком случае соответствует линейной проекции, которая является оправданным (и даже sound) подходом к прогнозированию. При этом прогнозирование непосредственным образом опирается на понятие математического ожидания.
Вам остаётся самая малость – обосновать слова «в таком случае» при разговоре о советском ВВП. А то график Вы привели роскошный. «Линейность так и бросается в глаза» (Иванов).
> Т.е. Вы готовы к чистосердечному раскаянию?
Вы готовы написать связный текст по затронутым вопросам?
Це нэ пиво - Alexandre Putt26.10.2007 11:11:37 (12, 7790 b)
_growth.gif "советский рост")