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Musterrechnung übungsleiter

Zum Beispiel, wenn ein Investor einen Ölbrunnen bewertet, ist dieser Investor nicht sicher, was der Wert dieses Ölbrunnens ist, aber es gibt eine 50/50 Chance, dass der Preis steigt. Wenn die Ölpreise in Periode 1 steigen, was das Öl deutlich wertvoller macht und die Marktdaten jetzt auf einen anhaltenden Anstieg der Ölpreise hindeuten, könnte die Wahrscheinlichkeit einer weiteren Preisaufwertung jetzt bei 70 Prozent liegen. Das Binomialmodell ermöglicht diese Flexibilität; das Black-Scholes-Modell nicht. Auch hier, wenn Sie verwirrt darüber, was Ihr Modell tut, können Sie immer model_matrix() verwenden, um genau zu sehen, welche Gleichung lm() passt: Es gibt wenig offensichtliches Muster in den Residuen für mod2. Die Residuen für mod1 zeigen, dass das Modell eindeutig einige Muster in b und weniger verpasst hat, aber immer noch vorhanden ist Muster in c, und d. Sie fragen sich vielleicht, ob es eine genaue Möglichkeit gibt, zu sagen, welches von mod1 oder mod2 besser ist. Es gibt, aber es erfordert eine Menge mathematischen Hintergrund, und wir kümmern uns nicht wirklich. Hier sind wir an einer qualitativen Bewertung interessiert, ob das Modell das Muster erfasst hat, an dem wir interessiert sind. Als Nächstes sollten wir die 10 besten Modelle auf die Daten überlagern. Ich habe die Modelle von -dist eingefärbt: Dies ist eine einfache Möglichkeit, um sicherzustellen, dass die besten Modelle (d.h. die modelle mit dem kleinsten Abstand) die feinsten Farben erhalten. Eine Möglichkeit, lineare Modelle robuster zu machen, besteht darin, eine andere Entfernungsmessung zu verwenden. Anstelle der wurzel-mittleren quadratischen Entfernung können Sie z.

B. die mittlere-absolute Entfernung verwenden: Als Nächstes fügen wir Vorhersagen hinzu. Wir verwenden modelr::add_predictions(), der einen Datenrahmen und ein Modell verwendet. Es fügt die Vorhersagen aus dem Modell zu einer neuen Spalte im Datenrahmen hinzu: Werfen wir einen Blick auf das simulierte Dataset sim1, das im Modellpaket enthalten ist. Es enthält zwei kontinuierliche Variablen, x und y. Lassen Sie uns sie planen, um zu sehen, wie sie zusammenhängen: Das Ziel eines Modells ist nicht, die Wahrheit aufzudecken, sondern eine einfache Annäherung zu entdecken, die immer noch nützlich ist. Beachten Sie, dass das Modell, das + verwendet, für jede Linie die gleiche Neigung aufweist, jedoch unterschiedliche Abschnitte enthält. Das Modell, das * verwendet, hat eine andere Neigung und fängt für jede Linie ab.

Beachten Sie, dass die Extrapolation außerhalb des Datenbereichs eindeutig schlecht ist. Dies ist der Nachteil, eine Funktion mit einem Polynom zu anzuschließen. Aber das ist ein sehr reales Problem bei jedem Modell: Das Modell kann Ihnen nie sagen, ob das Verhalten wahr ist, wenn Sie beginnen, außerhalb des Bereichs der Daten zu extrapolieren, die Sie gesehen haben. Sie müssen sich auf Theorie und Wissenschaft verlassen. Das Binomial-Optionspreismodell ist eine 1979 entwickelte Optionsbewertungsmethode. Das Binomialoptionspreismodell verwendet ein iteratives Verfahren, das die Spezifikation von Knoten oder Zeitpunkten während des Zeitraums zwischen dem Bewertungsdatum und dem Ablaufdatum der Option ermöglicht. Sie können sehen, dass selbst bei nur zwei kontinuierlichen Variablen, kommen mit guten Visualisierungen sind schwer. Aber das ist vernünftig: Sie sollten nicht erwarten, dass es leicht zu verstehen sein wird, wie drei oder mehr Variablen gleichzeitig interagieren! Aber auch hier werden wir ein wenig gespeichert, weil wir Modelle für die Erkundung verwenden, und Sie können Ihr Modell im Laufe der Zeit schrittweise aufbauen.