Ich versuche gerade anhand von EUR/USD, Baltic Dry Index und DOE ein Modell zu erstellen, welche die Entwicklung des Ölpreises vorhersagt. Ich bin dazu durch die Modelle Autoregression, ARMA und CER gegangen und glaube, dass diese nur eine einzelne Variable hervorsagen können, nicht aber die Abhängigkeit von mehreren Variablen auf den Ölpreis. Liege ich da richtig?
Ich denke ich muss also eine multiple lineare Regression verwenden, stimmt das?
AR, CER, ARMA - mehrere Variablen
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maggmich -
19. April 2009 um 10:25 -
Erledigt
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Sorry, ich glaub die ganze Idee funktioniert nicht (btw: Was is DOE?).
Du kannst mit Regressionen der Vergangenheit nicht Preise der Zukunft ausrechnen (wenn du's doch hinbekommen solltest, gründe ich nen hedge fund und zahl ich dir 5 Milliarden Euro für die Formel/Regressionsgleichung, versprochen!).
Zum Thema Mathe: Ich kenne die von dir erwähnten Modelle nicht, aber in der Statistik geht alles. Du musst dir nur überlegen, ob die Ergebnisse, die du bekommst, Sinn machen, nicht wahr?
Es gibt genug Modelle, in denen man mit beliebig vielen Variablen und Parametern runhantieren kann... hier ein auf Zeitreihen bezogenes Zitat eines Ökonometrikers: 'A time series regression with more than 4 independent variables results in crap.' Faustregel
Viel Spass beim testen ...
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