ওভারল্যাপিং ডেটা সহ টাইম সিরিজ রিগ্রেশন


13

আমি একটি রিগ্রেশন মডেলটি দেখতে পাচ্ছি যা একই বছরের স্টক সূচকের পিছনে (12 মাস) বছরে-বছর স্টক সূচকের রিটার্নগুলিকে রিগ্রাস করে isণ ছড়িয়ে পড়ে (ঝুঁকিমুক্ত বন্ড এবং কর্পোরেট বন্ডের মাসিক গড়ের মধ্যে পার্থক্য) ফলন), YOY মূল্যস্ফীতির হার এবং শিল্প উত্পাদনের YOY সূচক।

এটি দেখতে দেখতে (যদিও আপনি এই ক্ষেত্রে ভারতের জন্য সুনির্দিষ্ট ডেটাটি সাবস্কুট করতে চান):

SP500YOY(T) = a + b1*SP500YOY(T-12) + b2*CREDITSPREAD(T) +    
b4*INDUSTRIALPRODUCTION(T+2) + b3*INFLATION(T+2) + b4*INFLATIONASYMM(T+2)

এসপি 500 ওয়াই হ'ল এসপি 500 সূচকের বার্ষিক রিটার্ন এটি গণনা করতে, এসপি 500 মানের মাসিক গড় গণনা করা হয় এবং তারপরে প্রতি মাসের জন্য প্রতি বছর রিটার্নে রূপান্তরিত হয় (যেমন জানুয়ারী -10-জানুয়ারী 11, ফেব্রুয়ারী 10- ফেব্রুয়ারী 11, মার্চ 10-মার'11,।)। ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের দিকে, SP500YOY এর 12 মাসের ব্যবধানযুক্ত মানটি ক্রেডিটস্প্রেডের সাথে সাথে T এবং INFLATION এবং INDUSTRIALPRODUક્શન দুই পিএইচডে ব্যবহৃত হয়। মুদ্রাস্ফীতি 5.0% এর প্রান্তিক মানের উপরে কিনা এটির জন্য INFLATIONASYMM একটি ডামি। প্রথম বন্ধকের সূচক প্রতিটি ভেরিয়েবলের জন্য সময় সূচকটি দেখায়।

এটি স্ট্যান্ডার্ড ওএলএস লিনিয়ার রিগ্রেশন দ্বারা অনুমান করা হয়। এই মডেলটি এসপি 500 এর 1,2 এবং 3 মাসের YOY রিটার্নের পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহার করতে, মুদ্রাস্ফীতি এবং শিল্প উত্পাদনের সূচকের জন্য 3,4 এবং 5-মাসের আগাম পূর্বাভাস উত্পন্ন করতে হবে। এই পূর্বাভাস পৃথকভাবে দু'একজনের কাছে একটি আরিমা মডেল লাগানোর পরে করা হয়। 1,2 এবং 3 মাস এগিয়ে ক্রেডিটস্প্রেড পূর্বাভাস কেবল মানসিক অনুমান হিসাবে ফেলে দেওয়া হয়।

আমি জানতে চাই যে এই ওএলএস লিনিয়ার রিগ্রেশন সঠিক / ভুল, দক্ষ / অদক্ষ বা সাধারণত বৈধ পরিসংখ্যান অনুশীলন কিনা।

প্রথম সমস্যাটি আমি দেখতে পাচ্ছি হ'ল ওভারল্যাপিং ডেটা ব্যবহার করা। অর্থাত্ স্টক ইনডেক্সের দৈনিক মানগুলি প্রতি মাসে গড়ে গড়ে নেওয়া হয় এবং তারপরে বার্ষিক রিটার্ন গণনা করতে ব্যবহৃত হয় যা মাসিকের উপর দিয়ে যায়। এটি ত্রুটি শব্দটি স্বতঃসংশ্লিষ্ট করা উচিত। আমি মনে করব যে নিম্নলিখিত ব্যক্তির একটির লাইনে কিছু 'সংশোধন' ব্যবহার করতে হবে:

  • হোয়াইটের হেটেরোসিসিস্টাস্টিটি সামঞ্জস্যপূর্ণ কোভারিয়েন্স অনুমানক
  • নেউই এবং ওয়েস্ট হিটারোসিসেস্টাস্টিটি এবং স্ব-সংশোধন ধারাবাহিক (এইচএসি) অনুমানকারী
  • হ্যানসেন এবং হড্রিকের হেটরোসসিডাস্টিসিটি-সামঞ্জস্যপূর্ণ সংস্করণ

এ জাতীয় ওভারল্যাপিং ডেটাতে স্ট্যান্ডার্ড ওএলএস লিনিয়ার রিগ্রেশন (কোনও সংশোধন ছাড়াই) প্রয়োগ করা সত্যিকার অর্থে কি বোধগম্য হয় এবং আরও অনেক কি, স্পপিওয়্যারওয়াইয়ের পূর্বাভাসের জন্য মূল ওএলএস লিনিয়ার রিগ্রেশনটিতে ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তনশীলগুলির জন্য 3-পিরিয়ড এগিয়ে আরিমা পূর্বাভাস ব্যবহার করে? ওভারল্যাপিং পর্যবেক্ষণগুলি ব্যবহারের জন্য সংশোধন করার ব্যতিক্রম ছাড়া আমি এর আগে এমন ফর্মটি আগে কখনও দেখিনি এবং তাই সত্যই এটি বিচার করতে পারি না।


ক্রস পোস্ট করবেন না দয়া করে ।
জোশুয়া আলরিখ

উত্তর:


10

1
বাস্তবে এই সংশোধনীগুলি কীভাবে প্রয়োগ করা যায় তা এই কাগজপত্রগুলি থেকে খুব স্পষ্ট নয়। এর চেয়ে বেশি ব্যবহারিক ওয়াকথ্রু বা কোথাও টিউটোরিয়াল আছে কি?
rinspy

@ রিনস্পি হ্যানসেন ও হড্রিকের কিছু কোডের জন্য কোয়ান্ট.স্ট্যাকেক্সেঞ্জার / সেকশনস /35216/… দেখুন
ক্যান্ডামির

5
আপনি কি এই নিবন্ধগুলির তথ্যের সংক্ষিপ্তসার সরবরাহ করতে পারেন এবং কীভাবে তারা প্রশ্নের সমাধান দেয়?
গুং - মনিকা পুনরায়
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.