Estoy tratando de usar factores fundamentales tales como PE, BV, y director financiero en una multivariante de regresión lineal con la variable de respuesta, siendo el material 1 mes devuelve. Pero este enfoque parece defectuosa como la autocorrelación de los residuos es alto y el de Durbin Watson puntos de prueba también a dichas fallas. ¿Cuál es el mejor lo uso a largo horizonte de tiempo rodando devuelve en una regresión lineal?
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
MozenRath
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bentsai
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Pruebe el ajuste de un modelo con ARMA errores?
Sin embargo, si por "rolling devuelve" que implica un promedio móvil de devoluciones o algunos Trimestral o Anual de retorno de la serie, que tiene mucho de persistencia, yo no estoy tan seguro de cuál es la manera correcta de proceder es realmente (con la excepción de que puede aplicar algunas correcciones sugeridas en econometría de la literatura).
Markus Olsson
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Simplemente apunta al hecho de que su modelo como puestos no tienen mucho poder explicativo de los rendimientos mensuales. Una de las razones podría ser de un período de observación de desajuste. Yo no soy un tipo fundamental de chico, pero me imagino que las declaraciones mensuales se mide a lo largo de un período demasiado corto (1 mes), mientras que la mayoría de los factores fundamentales que se actualiza en una base trimestral (a veces, semestral o anualmente dependiendo de las regulaciones de mercado). Así, los cambios o los niveles absolutos de los flujos de efectivo sobre una base trimestral puede no ser capaz de explicar los cambios en los rendimientos mensuales. Puede ejecutar el mismo modelo nuevo, pero el uso de declaraciones trimestrales (o el partido de la periodicidad de las variables independientes periodicidad) y el informe de nuevo?
