自相关关键词检索结果

虚假高频自相关

Spurious High Frequency Autocorrelation

高频数据的一个奇怪之处是,大多数数据来自集中式限价订单簿 (CLOB),其中买卖价差使数据看起来具有负自相关性,因为交易是在买入价和卖出价随机进行的。推动这种模式的回报远低于交易成本,因此不会产生套利机会。然而,人们可能会倾向于使用高频数据来估计定价期权或凸度成本(又称无常损失、损失与再平衡)的方差。这是一个问题,因为 1 分钟 Gemini 回报产生的方差估计比从每日数据得出的方差估计高 40%。方差随时间线性增长;波动性随时间平方根增长。因此,对于标准随机过程,方差除以频率时应该相同。如果回报期限以分钟为单位,则 5 分钟回报的方差应为 10 分钟回报方差的一半,等等。方差 (ret(M

时间序列中的线性回归:虚假回归的来源

Linear Regression in Time Series: Sources of Spurious Regression

为什么错误术语的自相关关系很重要?时间序列的线性回归:伪造回归的来源首先出现在数据科学上。

5 月阅读清单

May Reading List

以下是本月推荐阅读的精选:Athey, S. & G. W. Imbens,2019 年。经济学家应该了解的机器学习方法。Mimeo。Bhagwat, P. & E. Marchand,2019 年。关于适当的贝叶斯但不可接受的估计量。美国统计学家,在线。Canals, C. & A. Canals,2019 年。什么时候 n 足够大?寻找合适的样本量来估计比例。《统计计算与模拟杂志》,89,1887-1898。Cavaliere, G. & A. Rahbek,2019 年。时间序列模型中假设的引导检验入门:应用于双自回归模型。讨论文件 19-03,哥本哈根大学经济学系。Chudik, A.

从产业集中度看东京办公区特征——通过探索性空间分析发现办公需求“热点”

産業集積でみる東京オフィスエリアの特色-探索的空間解析によるオフィス需要の「ホットスポット」検出

■目录 1 - 简介 2 - 东京办公区的产业集中度特征 2-1.分析方法2-2.分析结果3-结论* 本文是根据2024年3月6日发布的《房地产投资报告》新增和修改的。近年来,东京各区正在进行许多大型办公楼开发项目。根据Sanko Estate的调查,去年(2023年)东京23区的一系列大型建筑竣工,包括Azabudai Hills Mori JP Tower和Toranomon Hills Station Tower,新增供应面积​​约26万日元到达坪。今年,该面积将暂时稳定在约15万坪,但明年计划进行高轮门户等大规模开发,新供应面积预计将再次达到约27万坪(图1)。随着写字楼的开发不断涌现

扩大职工养老金适用范围的新问题:养老金与健康保险挂钩及多职工——养老金改革观察2024年5月号

厚生年金適用拡大の新たな論点:年金と健保の連動とマルチワーカー~年金改革ウォッチ 2024年5月号

■要点解读:扩大职工养老保险适用新问题——将召开基于养老健康保险联动、多元化工作方式多样化的职工保险适用专题小组会议听证会已按计划完成了三场。本文将探讨职工养老金与健康保险联动与多职工之间的关系,是否会成为未来备受关注的新课题。 ■目录 1 -- 上月动态 2 -- 要点:扩大职工养老金适用范围的新争论点 - 养老保险与健康保险挂钩及多人就业 1 | 反对职工养老保险与健康保险挂钩:福利加入健康保险的背景是健康保险保险公司规模小和分散2 | 不链接的优点和缺点:更容易加起来多人,但存在与现有保险范围不一致等问题 * 养老金改革Watch从2013年1月开始连载。将于2023年4月起每月第2个周