为什么差分能处理趋势却对纯白噪声无益
一个信号看起来像“确定性趋势 + 短记忆噪声”。为什么一次差分可能有助于获得平稳性,而对白噪声差分通常只会引入负的一阶相关?
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English questions一个信号看起来像“确定性趋势 + 短记忆噪声”。为什么一次差分可能有助于获得平稳性,而对白噪声差分通常只会引入负的一阶相关?
打开 →为什么遍历性比平稳性更强?在实践中,当人们对一条很长的信号历史做平均时,为什么会关心它?
打开 →某候选信号定义为 X_t = ε_t + 0.3 ε_{t-1}。它是否是弱平稳的?
打开 →某候选信号定义为 X_t = 0.2 t + ε_t。它是否是弱平稳的?
打开 →某候选信号定义为 X_t = ε_t + s_t,其中 s_t 是固定的周内季节模式。它是否是弱平稳的?
打开 →某候选信号定义为 X_t = A cos(ω t) + B sin(ω t),其中 E[A]=E[B]=0, Var(A)=Var(B), Cov(A,B)=0。它是否是弱平稳的?
打开 →某候选信号定义为 X_t = t ε_t。它是否是弱平稳的?
打开 →某 GARCH(1,1) 模型 $\alpha=0.20$、$\beta=0.75$。求持续性 $\alpha+\beta$,并判断该过程是否协方差平稳(即是否具有有限且不随时间变化的无条件方差)。持续性请以小数作答。
打开 →考虑命题 rho(h)=0.8^|h|。从平稳性 / 自相关的角度看,它是否有效?
打开 →考虑命题 rho(1)=1.2。从平稳性 / 自相关的角度看,它是否有效?
打开 →考虑命题 phi = 1.03 的 AR(1)。从平稳性 / 自相关的角度看,它是否有效?
打开 →考虑命题 phi = -0.6 的 AR(1)。从平稳性 / 自相关的角度看,它是否有效?
打开 →考虑命题 一个 MA(1) 声称 rho(1)=0.7。从平稳性 / 自相关的角度看,它是否有效?
打开 →一个残差价差满足 X_(t+1) = 2/3 X_t + epsilon_(t+1),且 E[epsilon_(t+1)] = 0。若今天的残差是 9 bp,那么 E[X_2 | X_0 = 9 bp] 是多少?
打开 →一个信号满足 X_t = 0 + 0.6 X_(t-1) + e_t,其中 Var(e_t) = 2,当前值 X_t = 10。当 h = 3 时,多步预测 E[X_(t+3) | X_t] 是多少?
打开 →对 AR(1) 模型 X_t = phi X_(t-1) + e_t,若 phi = 0.6 且 Var(e_t) = 1,那么 h = 3 步预测误差方差是多少?
打开 →对 AR(1) 模型 X_t = phi X_(t-1) + e_t,若 phi = 0.5 且 Var(e_t) = 2.25,那么 h = 4 步预测误差方差是多少?
打开 →你观察到如下诊断结论:ACF 在 1 阶后截尾,PACF 逐步衰减。正确的建模结论是什么?
打开 →你观察到如下诊断结论:AIC 选择 ARMA(2,1),但 BIC 选择 ARMA(1,1)。正确的建模结论是什么?
打开 →Ljung-Box 检验在收益序列上针对的零假设是什么?若拒绝了它,在实践中意味着什么担忧?
打开 →一个微观结构噪声模型使用 Y_t = e_t + 0.5 e_(t-1)。它的一阶自相关 rho(1) 是多少?
打开 →一个微观结构噪声模型使用 Y_t = e_t + 1 e_(t-1)。它的一阶自相关 rho(1) 是多少?
打开 →在 OU 模型里,偏离长期均值的期望差距会在 1 年内缩小为原来的 0.4 倍。这隐含的 kappa 是多少?
打开 →一个弱平稳过程满足 gamma(0) = 4、gamma(1) = 1。Var((X_1 + X_2)/2) 等于多少?
打开 →一个弱平稳过程满足 gamma(0) = 5、gamma(1) = -1。Var((X_1 + X_2)/2) 等于多少?
打开 →为什么交易台可能更偏好一个略有偏差、但行为稳定的模型,而不是一个偏差更低、却在每次重训之间剧烈波动的模型?
打开 →为什么一个在回测里看起来有预测力的模型,一旦交易台真的开始按它交易,预测力反而可能下降?
打开 →为什么把交易成本当作“模型验证完之后再统一扣掉的一笔固定费用”是错误的?
打开 →为什么金融环境尤其不适合“数据生成过程会在模型学习时保持静止”这个想法?
打开 →为什么一个在小规模下显然赚钱的信号,一旦用更大的资金去部署就可能失去价值?
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