Selang Keyakinan berbanding Selang Kredibel
Bandingkan selang keyakinan frequentist dengan selang kredibel Bayesian, termasuk liputan, kebarangkalian posterior, prior, kebolehjadian, transformasi, pemilihan, penentukuran, dan tafsiran kewangan
Jawapan terus
Selang keyakinan datang daripada prosedur pensampelan berulang yang direka untuk meliputi parameter tetap pada kadar jangka panjang yang dinyatakan. Selang kredibel Bayesian mengandungi jumlah kebarangkalian posterior yang dinyatakan untuk parameter yang tidak pasti, bersyarat pada model, prior, dan data yang diperhatikan. Titik hujung yang sama boleh berlaku, tetapi pernyataan kebarangkalian itu tidak boleh saling ditukar
Kedua-dua selang bermula dengan estimand dan model
Takrifkan sasaran sebelum mengira selang: pulangan purata, pekali regresi, volatiliti, kadar mungkir, input model opsyen, atau kuantiti lain
Model pensampelan menentukan cara data akan berubah, manakala prapemprosesan, kebergantungan, penapisan, dan pemilihan menentukan ketidakpastian yang sebenarnya termasuk dalam selang
Tiada satu pun selang meliputi salah spesifikasi model, perubahan rejim, ralat data, atau estimand yang tidak sepadan dengan keputusan, melainkan risiko tersebut dimasukkan ke dalam analisis
Keyakinan merujuk kepada prosedur
Prosedur keyakinan 95% menghasilkan selang yang mengandungi parameter benar yang tetap dalam 95% sampel berulang di bawah andaiannya
Selepas satu selang diperhatikan, teori liputan klasik tidak menetapkan kebarangkalian 95% bahawa parameter tetap itu berada di dalam titik hujung yang telah direalisasikan
Parameter adalah tetap dan selang adalah rawak sebelum pensampelan; liputan dimiliki oleh peraturan merentas ulangan, bukan oleh setiap selang tertentu
Kredibiliti merujuk kepada kebarangkalian posterior
Selang kredibel 95% mengandungi 95% kebarangkalian posterior bagi parameter di bawah kebolehjadian dan prior yang dinyatakan
Selang ekor sama meninggalkan jisim posterior yang sama pada kedua-dua ekor, manakala set ketumpatan posterior tertinggi mencari nilai berketumpatan tinggi dan boleh terpisah
Pernyataan posterior adalah langsung tetapi bersyarat: prior, kebolehjadian, atau proses data yang buruk boleh menghasilkan selang yang tepat namun mengelirukan
Titik hujung yang serupa tidak menghapuskan perbezaan
Dengan model regular, sampel besar, dan pengaruh prior yang lemah, selang keyakinan dan selang kredibel boleh hampir sama dari segi angka
Kedua-duanya boleh berbeza berhampiran sempadan, dengan kebolehjadian yang senget, pengenalpastian yang lemah, sampel kecil, pengumpulan hierarki, atau prior berinformasi
Persetujuan ialah hasil berangka di bawah andaian khusus, bukan bukti bahawa liputan frequentist dan kebarangkalian posterior bermaksud perkara yang sama
Lebar bukan ukuran kualiti yang lengkap
Selang yang lebih sempit mungkin mencerminkan lebih banyak maklumat, tetapi juga kebergantungan yang dipandang rendah, penghentian pilihan, pemilihan, model tegar, atau prior yang terlalu tertumpu
Prosedur keyakinan perlu diperiksa dari segi liputan, manakala selang Bayesian memerlukan pemeriksaan ramalan prior dan posterior serta analisis kepekaan
Transformasi penting: prosedur selang yang dibina terus pada log volatiliti, volatiliti, dan varians tidak semestinya berubah menjadi selang pilihan yang sama
Kewangan menghasilkan sasaran yang tidak stabil
Autokorelasi, pengelompokan volatiliti, pulangan bertindih, survivorship, dan pendedahan yang berubah boleh membatalkan ralat piawai buku teks
Selang yang ketat untuk pulangan purata sejarah mungkin menganggar satu rejim lampau dengan tepat tetapi hanya memberikan sedikit maklumat tentang set peluang rejim seterusnya
Gunakan kaedah berasaskan blok atau sedar kebergantungan, model hierarki atau dinamik, dan analisis pecahan yang jelas hanya apabila andaiannya sepadan dengan proses penjanaan data
Laporkan soalan di sebalik selang
Nyatakan sama ada selang itu mempunyai liputan pensampelan berulang atau kebarangkalian posterior, dan namakan estimand, ufuk masa, model, prior, serta tahap keyakinan atau kredibiliti
Tunjukkan anggaran titik, titik hujung selang, ambang keputusan praktikal, kepekaan terhadap tetingkap dan prior, serta penentukuran luar sampel jika boleh
Selang perlu menyampaikan ketidakpastian untuk sesuatu keputusan, bukan mengubah pengiraan yang bergantung pada model menjadi jaminan tentang pulangan masa depan
Soalan lazim
Apakah maksud selang keyakinan 95%?
Ia datang daripada prosedur yang meliputi parameter benar yang tetap dalam 95% sampel berulang di bawah andaian yang dinyatakan
Apakah maksud selang kredibel 95%?
Ia mengandungi 95% kebarangkalian posterior parameter, bersyarat pada kebolehjadian, prior, dan data yang diperhatikan yang dipilih
Bolehkah selang keyakinan dan selang kredibel menjadi sama?
Ya, dalam sesetengah model regular kedua-duanya boleh berkongsi titik hujung, tetapi tafsiran kebarangkalian dan kriteria pengesahannya kekal berbeza
Selang manakah lebih baik untuk keputusan kewangan?
Tiada yang secara universal lebih baik; pilih rangka kerja yang andaian, penentukuran, dan pernyataan kebarangkaliannya sepadan dengan keputusan dan maklumat yang tersedia
Sumber dan bacaan lanjut
Semakan pantas
Sudah membaca panduan? Uji diri dengan 3 soalan
Soalan 01
Pernyataan manakah yang paling tepat untuk panduan ini — Kedua-dua selang bermula dengan estimand dan model?
Pilih jawapan untuk melihat penjelasan
Glosari opsyen
A call or put whose strike is near the underlying price; it has little intrinsic value and often substantial sensitivity to time and volatility.
Baca panduan terperinciCall optionA contract that gives its holder the right, but not the obligation, to buy the underlying at the strike before or at expiration under the contract terms.
Baca panduan terperinciPut optionA contract that gives its holder the right, but not the obligation, to sell the underlying at the strike before or at expiration under the contract terms.
Baca panduan terperinci