1998выпуск C031-5
Оценка линейных регрессионных базовых моделей для стоимостной оценки индекса
Линейная спецификация может рассматривать фондовый индекс как совместный результат нескольких оценённых факторов, а затем проверяться на качество подгонки, знаки коэффициентов и значимость по окнам выборки. Редакторская интерпретация: используйте эту последовательность как инструмент оценки и оставляйте внимание для крупных экстремумов остатков, а не для мелких отклонений или заявлений о тайминге.
- Линейная спецификация может рассматривать уровень фондового индекса как совместный результат нескольких оценённых факторов, поэтому отдельная корреляция ещё не является законченной спецификацией.
- R-квадрат измеряет, какая доля вариации индекса связана с выбранными входами, но высокое значение остаётся подозрительным, если опущены теоретически релевантные факторы.
- Проверка значимости исходит из предположения об отсутствии связи и отвергает это предположение только при заранее выбранной вероятности ошибки.
- Расчётные уровни описывают оценку при одновременных входах и помогают отмечать крупные экстремумы остатков. Они не прогнозируют, когда цены изменятся.
Совместная базовая модель, а не один фактор
Линейная спецификация может рассматривать уровень фондового индекса как зависимый результат нескольких совместно оцениваемых факторов, а не одного фактора.
Однофакторные и комбинированные регрессии кандидатных факторов относительно S&P 500 каждая показала некоторую корреляцию, поэтому работа над спецификацией должна была выйти за пределы обнаружения любой связи.
Статистики качества подгонки — не полная проверка
Статистики качества подгонки, такие как R-квадрат, измеряют, какая доля вариации индекса связана с выбранными входами, тогда как высокое значение всё равно может быть подозрительным, если опущены теоретически релевантные факторы.
Отобранная спецификация использовала прибыль за скользящий год, коэффициент дивидендных выплат и доходность пятилетних Treasury как совместные входы для оцениваемого уровня S&P 500.
На трёх окнах выборки и частотах совместные уравнения показали значения R-квадрат 96%, 96% и 93%.
Знаки коэффициентов могут отвергнуть перегруженное уравнение
Включение прибыли и дивидендов вместе давало очень низкие или отрицательные коэффициенты при прибыли, потому что два ряда связаны. Замена дивидендов коэффициентом выплат устранила эту особенность.
Редакторская интерпретация: уравнение, которое обнаруживает связь, не является законченным, если оценённые знаки противоречат предполагаемым ролям входов. Знаки коэффициентов относятся к оценке, а не следуют после неё.
Значимость исходит из отсутствия связи
Проверка значимости исходит из предположения, что входы не связаны с индексом, и требует заранее выбранной вероятности ошибки, прежде чем это предположение будет отвергнуто.
Уравнения оценивались на уровне значимости 0.05%, что соответствует порогу вероятности 99.95% для отвержения отсутствия связи.
Первые три десятилетних окна с 1948 по 1977 год не прошли проверку значимости, тогда как окна с 1977 по 1996 год и полный 49-летний интервал её прошли.
Редакторская интерпретация: прохождение порога в одном окне — это не то же самое, что прохождение в каждом окне. Требуйте проверку за пределами самой удобной выборки, прежде чем считать базовую модель установленной.
Расчётные уровни описывают сейчас, а не когда
Расчётные уровни описывают оценку при одновременных входах и не прогнозируют, когда цены изменятся. Они представлены как вспомогательное средство для выявления крупных экстремумов остатков, а не мелких отклонений.
Все разборы дорожки · 43 разбора
- 1990Построение базовых линий доллара по ставкам, инфляции и остаткам
- 1990Построение номинального значения индекса по форвардным прибылям и подогнанной доходности
- 1990Построение номинальной цены индекса из прибыли и подобранной доходности
- 1990Ценовые траектории с фиксацией конечных точек — это не прогнозы
- 1990Построение полиномиальных сглаживателей методом наименьших квадратов
- 1991Темпы роста по конечным точкам против согласованности линейной регрессии
- 1991Вневыборочные проверки линейных аппроксимаций роста
- 1991Тренд как устойчивость, а не прямая линия
- 1991Квадратичный тренд, осциллятор остатков и вторичный календарь циклов
- 1991Смещение начала отсчёта времени и дивергенция остатков и цены на квадратичной аппроксимации методом наименьших квадратов
- 1991Линия тренда наименьших квадратов по упорядоченным ценам
- 1992Построение скринингов лог-линейного роста и надёжности
- 1992Построение лог-линейных базовых линий темпа роста
- 1992Максимум, минимум и закрытие следующей сессии по скользящей линейной регрессии
- 1993Проверка индексного мультипликатора цена/прибыль регрессией на краткосрочную ставку
- 1994Вложенный экспоненциальный ценовой фильтр с регрессионными начальными значениями
- 1994Построение двойного экспоненциального среднего из компенсации лага
- 1994Оценка денежной массы как линейной базовой модели опережающего индекса
- 1995Построение трендовых каналов методом наименьших квадратов
- 1995Holdout-проверки линейного базового прогноза годовых ставок по векселям
- 1995Проекционные полосы по наклонам регрессии максимумов и минимумов
- 1995Оценка скользящей средней по конечной точке метода наименьших квадратов на известном тестовом ряде
- 1996Построение концевой скользящей средней по прямой наименьших квадратов
- 1996Оценка согласованности траектории эквити с оверлеем k-ratio
- 1996Оценка month-end разрывов доходности для режимов рынка акций
- 1996Построение полос стандартной ошибки с сессионным индексом
- 1998Оценка линейных регрессионных базовых моделей для стоимостной оценки индекса
- 1998R-squared как двухсостоятельный трендовый фильтр на основе подгонки цена-время
- 2000Коррекция лага скользящего среднего второго порядка
- 2002Линия регрессии цены против беты при отслеживании индекса
- 2003Наклон регрессии с гейтом уверенности тренда по r-squared
- 2003Построение дивергенции finite-volume-element через сравнение наклонов
- 2004Построение дневного балла из регрессии, коррекции и объёма
- 2004Построение линий тренда методом наименьших квадратов по упорядоченным ценам
- 2007Цели пробоя прямоугольника выше высоты
- 2007Подтверждение ценового тренда наклоном регрессии и r-squared
- 2008Угол линейной регрессии, собранный как один тренд-фильтр
- 2010Свинг-машина с двумя состояниями из четырёх скользящих экстремумов
- 2016Оцените тесноту нефтяного комплекса перед дивергенцией или регрессией
- 2017Межрыночная дивергенция Nikkei–иена как кейс рыночного режима
- 2017Построение коэффициента Калмара и базовых линий линейной регрессии
- 2019Послойное построение pair-trade против управления по средней цене спреда
- 2020Наклон convolution, построенный из вложенной линейной регрессии