वित्त / अर्थशास्त्र अनुसंधान में अनियमित रूप से समय-श्रृंखला

Question

वित्तीय अर्थमिति अनुसंधान में, वित्तीय समय श्रृंखला के बीच संबंधों की जांच करना बहुत आम है जो दैनिक डेटा का रूप लेते हैं । चर को अक्सर लॉग अंतर से बनाया जाएगा , उदाहरण के लिए; ।$I(0)$$\ln(P_t)-\ln(P_{t-1})$

हालांकि, दैनिक डेटा का मतलब है कि प्रत्येक सप्ताह डेटा बिंदु हैं, और शनिवार और रविवार गायब हैं। ऐसा लगता है कि जिस लागू साहित्य से मैं वाकिफ हूं, उसका कोई उल्लेख नहीं है। यहाँ कुछ निकट संबंधी प्रश्न हैं जो मैं इस अवलोकन से आया हूं:$5$

• क्या सप्ताहांत में वित्तीय बाजार बंद होने के बावजूद यह अनियमित रूप से अंतरित डेटा के रूप में योग्य है?

• यदि हां, तो इस मुद्दे को नजरअंदाज करने वाले कागजों की विशाल संख्या में अब तक प्रचलित अनुभवजन्य परिणामों की वैधता के परिणाम क्या हैं?

Comments

आपके पहले प्रश्न के बारे में, इस समस्या को कभी-कभी सप्ताहांत प्रभाव कहा जाता है । मेरी राय में, उत्तर संदर्भ-निर्भर है। उदाहरण के लिए, यह सवाल स्टॉक रिटर्न के मामले में बहुत मायने रखता है। उदाहरण के लिए यहाँ देखें , यहाँ , यहाँ और यहाँ । लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह प्रभाव अन्य संदर्भों पर लागू होता है।

@Procrastinator जवाब प्रस्तुत करें यह बहुत अच्छा है !!

— जस

एक मात्रात्मक वित्त एसई है जो अर्थपूर्ण उत्तर प्राप्त करने के लिए अधिक अनुकूल हो सकता है। सप्ताहांत की तुलना में वास्तव में बहुत अधिक समस्याएं हैं: रातें, बैंक छुट्टियां ... आदि जो कई मूल्य स्रोतों के साथ खराब हो जाती हैं।

— lcrmorin

Answer 1

पूरा खुलासा! मैं वित्त / अर्थव्यवस्था के बारे में नहीं जानता, इसलिए मेरी अज्ञानता के लिए अग्रिम खेद है। लेकिन मुझे यह सवाल वित्त से अधिक व्यापक लगता है। कई अन्य क्षेत्रों, जैसे जीव विज्ञान और चिकित्सा में अनियमित रूप से सैंपल किए गए डेटा का विश्लेषण होता है। ऑटोरोग्रेसिव रिग्रेशन (एआर) जैसे शास्त्रीय दृष्टिकोणों की कमियों में से एक अनियमित रूप से सैंपल किए गए डेटा से निपटने में उनकी कमजोरी है। हालाँकि इस समस्या से गॉसियन प्रक्रियाओं (जीपी) से निपटा जा सकता है। इसका उपयोग यहाँ या यहाँ उदाहरण के लिए किया जाता है ।

Answer 2

परंपरागत रूप से, हम नॉन ट्रेडिंग दिनों की चिंता नहीं करते हैं और इसे नियमित रूप से स्पेस किए गए डेटा के रूप में गिनते हैं। हालांकि दो संभावित प्रभाव हैं जिनके बारे में आपको चिंता करनी होगी।

पहला अग्रणी संकेतकों के साथ गति और बातचीत पर समय का प्रभाव है। यदि आपके पास एक पिछड़ा हुआ चर है जो एक अच्छा नेता है - मान लें कि इसका मतलब तापमान है - तो आपके कुछ डेटा बिंदु अगले दिन (शुक्रवार -> गुरुवार) से पिछड़ जाएंगे, जबकि अन्य तीन दिन (सोमवार -> शुक्रवार) से पिछड़ जाते हैं। इसकी वजह से परिणाम शानदार होने की संभावना है।

दूसरा मुद्दा गतिविधि है जो बाजार बंद होने पर होता है। घंटों के व्यापार के बाद, विकल्प मूल्य निर्धारण, आदि। यदि वे एक कारक हैं, तो आप नियमित रूप से समय की श्रृंखला की गणना करने और किसी अन्य तरीके से गैर-व्यापारिक दिनों के लिए इंटरपोलिंग या लेखांकन से बेहतर हो सकते हैं।

Comments

सिर्फ इसलिए कि बाजार बंद हैं इसका मतलब यह नहीं है कि यह नियमित रूप से स्थान दिया गया है। अगर हम इसे एक अंतर्निहित प्रक्रिया के रूप में सोचते हैं, जिसका हम विवेकपूर्वक नमूना लेते हैं (जब बाजार खोले जाते हैं) लेकिन फिर भी विकसित होते हैं जब बाजार बंद होते हैं तो यह अनियमित है। मुझे लगता है कि यह निरंतर विकास रूपक अधिक उपयोगी है क्योंकि यह खुली छलांग के करीब है (1 समय में प्रकट होने वाले बंद समय से सभी जानकारी)।

— जस