Representação Mínima-Média de Aproximações Autoregressivas Nós estudamos as propriedades de uma infinita MA-representação de uma aproximação autorregressiva para um processo estacionário, real-avaliado. Ao fazer isso, damos uma extensão do Teorema de Wieners na configuração de aproximação determinística. Ao lidar com dados, podemos usar este novo resultado chave para obter insights sobre a estrutura de infinitas MA-representações de modelos auto-regressivos ajustados onde a ordem aumenta com o tamanho da amostra. Em particular, nós damos um limite uniforme para estimar os coeficientes de média móvel através de aproximação autorregressiva uniforme em todos os inteiros. 423.pdfMoving-representação média de aproximações autorregressivas Peter Bhlmann 1 Departamento de Estatística, Universidade da Califórnia, Evans Hall, Berkeley, CA 94720, EUA Disponível on-line 5 de abril de 2000. Nós estudamos as propriedades de um MA () - representação de uma aproximação autorregressiva Para um process
Se eu lhe oferecesse a chance de jogar um jogo de moeda com 5050 chances de dobrar ou reduzir o seu dinheiro metade, você aceitaria isso. Para um jogador que joga todo o seu bankroll em cada rodada, parece ser uma lavagem. Não importa a ordem dos retornos, se houver um número igual de cabeças e caudas, o jogador acaba por ter exatamente o que ele fez no início. Iniciando bankroll: 100 Round 1 (heads): 200 Round 2 (tails): 100 Round 3 (tails) 50 Round 4 (heads): 100 No entanto, para um investidor sofisticado, este jogo representaria uma incrível oportunidade de lucro. Claude Shannon ilustrou isso propondo que um jogador inteligente aposasse apenas metade do seu bankroll em cada rodada. Esta aparentemente pequena diferença transforma o jogo em um vencedor. Iniciando o bankroll: 100 Round 1 (heads): 150 Round 2 (tails): 112.5 Round 3 (tails) 84.375 Round 4 (heads): 126.5625 Convertendo este jogo em investment-speak, Claude Shannon propôs um portfólio de 50 moedas e 50 em dinheiro. Este po