O indicador de regressão colorido na imagem acima (i-Regr OTM Color Painel MT4) usa HLCO4 médio e é uma pesquisa de regressão otimizada. Testa todas as regressões das barras 25 a 1000 e do grau 1 a 8. Todos os resultados que tornam o erro de regressão maior na barra real são descartados. Do que o R quadrado é comparado e consta a regressão mais forte. Compartilhado abaixo. Agora, estou construindo um modelo de regressão melhor, com mais ajuste e extrapolação. Eu acho que uma extrapolação de 1 unidade em uma equação com 1000 graus e 1000 bar nos dá um número incrível, já que a equação atingiu exatamente os 1000 números anteriores. Se extrapolarmos nossas mentes e tirar todos os dados históricos dos preços de um instrumento e fazer esse tipo de regressão bem, temos em nossas mãos o melhor NN e AI possível e não serei quem vai contra essa verdade universal da matemática extraída (tanta energia Necessário mudar a rota). Mas os swams negros acontecem, basta ajustar o risco. Então eu quero isso. O código passado em outro tópico (Ajustar uma parábola) não está dando uma linha exata como o gráfico de linha (quando Degree é igual a Barras), como ver na imagem. Como corrigimos isso. Qualquer idéia de alguém. O grau maior que 80 ainda não é possível (acho que é uma limitação das matrizes), como corrigimos isso também. Tenho dados do painel que se parecem com isto: Os dados que estão faltando , É porque não conseguimos encontrar dados completos nos relatórios anuais dos bancos listados no conjunto de dados. Não existe um padrão real para valores em falta, além de alguns períodos como o ilustrado na imagem, os valores em falta são principalmente aleatórios. Por exemplo, um valor faltante em 2000, outro valor faltante em 2002, e assim por diante. Os bancos são cinco no total, e incluímos dados trimestrais para o período 1998Q1 a 2017Q1. Temos uma série completa para uma das variáveis, beta. Os outros quatro estão faltando alguns valores. Eu procurei, mas não consegui obter uma resposta para as seguintes questões: 1) É importante que meu conjunto de dados tenha valores em falta em algumas das variáveis 2) Qual é o método correto a ser usado para preencher esses valores faltantes Se for Possível, você pode ilustrar isso usando Stata Nick. Esta questão é explicitamente sobre a imputação de dados perdidos e, portanto, é diretamente no tópico neste site. Herman: nós, no entanto, encorajamos as pessoas a fazer perguntas de forma mais neutra em termos de software: em vez de perguntar que eu faço X em Stata, considere pedir quoté eu faço X. e se você for capaz, ilimite sua resposta com Stata. quot Isso abre sua pergunta para muito mais especialistas (a maioria dos quais não usa o Stata), aumentando consideravelmente a chance de você obter uma boa resposta. Ndash whuber 9830 26 de julho 13 às 20:14 Eu usei a opção interpolar e extrapolar, e parece ter feito um bom trabalho no sentido de que os valores gerados se assemelham bastante aos dados, e gerou um conjunto de estimativas equilibradas de Os valores faltantes. Eu acho que vou ficar com isso, e ver se eu posso encontrar algum conselho adicional com um dos meus professores. Obrigado pela sua resposta Nick ndash Herman Haugland 26 de julho 13 às 22:38 I39m não é um especialista em stata, infelizmente, mas sei que R possui um conjunto robusto de pacotes que suportam a imputação para dados temporais em série. Amélia II especialmente vem à mente, como foi construída para esse propósito explícito. Ndash Sycorax 14 nov 14 às 19:40
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