Колко са полезни математиката и физиката (точни науки) за икономиката и финансите?

[Тъпо парче]

Мащабът е оплескан от investor.bg
Това го правя в Jupyter Notebook. При мене няма разлика в мащаба и разликата в "гладкостта" я виждам още по-ясно.

Имам предвид мащаба на Y - едното ти е +/- 40, другото +400. Различен брой точки ли използваш?
Подозирам, че тази единица в y_t=1+1.001*...ти омазва нещата, защото рязко тръгва нагоре след 20-30-тата итерация. Aко държиш да почваш от 1, сложи y_t=1 в началото, и после го разкарай от y_t=1+1.001*....

[Money]

За да ти проработи добавяш отгоре и това, за да импоритраш тези две библиотеки

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

[Money]

Мащабът е оплескан от investor.bg

Това го правя в Jupyter Notebook. При мене няма разлика в мащаба и разликата в "гладкостта" я виждам още по-ясно. Доста ме озадъчава...

Кодът съм си го написал сам, между другото. Няма грешка в циклите. Единият генерира самия AR(1) процес, наблъсква резултата в един лист y и после печата. Хиксът ми е просто един списък със 300 равноотдалечени единици, за да си направия оста х от 1 до 10

Другият цикъл е "отгоре" само за да повтори упражнениете 15 пъти да ми даде 15 сампъли

Защо мащабите са различни? Не знам какво пипаш в кода, но подозирам, че от това ти изглежда по-гладка. Също в питоня е много подло положението с подравняването на кода - така както си го копнал, не може да се види - може някой цикъл да ти е грешен?


едит: ВИНАГИ си проверявай резултатите, дори в ексела - дали ти следва тренда и стандартното отклонение

[Money]

Интересно. Все още съм далаче от теорията на хаоса, но ми е интересна и като му дойде времето ще се занимая и с това

В една книга прочетох, че хаосът е процес, който се променя от deterministic в stochatsic и обратно. Една пък тука докторантка по иконометрия ми каза, че това не било задължително. Ти какво мислиш?


Иначе аз за сега гледам съвсем обикновени неща от иконометрията 101, като авторегресия и random walk. Да, процесът е доста чувствителен към коефициентите. Имам и известна представа чисто математически защо е така и как да ги калибрирам, но пак си поиграх малко на ръка докато заприлича на борсов индекс



Като пробвах твоята формула и ми се получи това:

твоят х при мене си остана y. А това, че е y_t и от двете страни не е проблем. В Пайтън ако напишеш y = y + 1 това значи, че y приема нова стойност, която е старата плюс едно

y = []
y_t = 0.75
x = np.linspace(1, 10, 100)

for i in range(len(x)):
y_t = 0.9 * y_t * (1 - y_t)
y.append(y_t)

plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y)
plt.show()

Здравей Money,

Това с което си се захванал се нарича logistic map и е добре изследвано в теория на хаоса. Най-известната такава функция е
x → 4 x (1 – x). Самата функция създава случайнин числа. Изобщо не ти трябва ти да слагаш рандом. Изключително чувствителна е
към коефициентите. Пробвай с различни стоиносто на онова 0.01. Потърси в нета други такива функции.
Друго коети бих ти препоръчал е "shift" генератор на псевдослучаини числа.
Всъщност е доста трудно да симулираш направиш случаен процес.

Поздрави,

[Тъпо парче]

Ето две други сампълчета, пак излезли от един и същи код и пак едното силно назъбено, а дургото доста гладко

[ATTACH=CONFIG]n3520581[/ATTACH]
[ATTACH=CONFIG]n3520582[/ATTACH]

Защо мащабите са различни? Не знам какво пипаш в кода, но подозирам, че от това ти изглежда по-гладка. Също в питоня е много подло положението с подравняването на кода - така както си го копнал, не може да се види - може някой цикъл да ти е грешен?


едит: ВИНАГИ си проверявай резултатите, дори в ексела - дали ти следва тренда и стандартното отклонение

[Bingomatic2]

Здравей Money,

Това с което си се захванал се нарича logistic map и е добре изследвано в теория на хаоса. Най-известната такава функция е
x → 4 x (1 – x). Самата функция създава случайнин числа. Изобщо не ти трябва ти да слагаш рандом. Изключително чувствителна е
към коефициентите. Пробвай с различни стоиносто на онова 0.01. Потърси в нета други такива функции.
Друго коети бих ти препоръчал е "shift" генератор на псевдослучаини числа.
Всъщност е доста трудно да симулираш направиш случаен процес.

Поздрави,

[Money]

Ето две други сампълчета, пак излезли от един и същи код и пак едното силно назъбено, а дургото доста гладко

[Money]

Някой има ли идея защо като генерирам симулация на random walk (по-скоро на AR(1) процес) с един същи Пайтънски код, понякога серията става много гладка, а друг път силно назъбена?

Тука не знам защо сампълите излизат кофти в различен формат, но мисля, че се вижда достатъчно за какво става дума

Процесът е съвсем прост AR с един лаг, слаб тренд нагоре и е почти random walk с дрифт:

Y(t) = 1 + 1.001 * Y(t -1) + u(t)


Ето го и кодът:


import random

for j in range (15):
y = []
y_t = 0
x = np.linspace(1, 10, 300)
for i in range(len(x)):
noise = random.randint(-11, 10)
y_t = 1 + 1.001 * y_t + noise
y.append(y_t)

plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y)
plt.show()

Първият цикъл от 15 е за да ми направи 15 sample-а

[R1a1]

Я до кът не си изчезнал отново .
Би ли ми ме насочил за информация от нета за онзи експеримент с нормални хора вкарани в затворническа среда. щот не съхраних информацията.

Кът гледам, май тази театрална постановка е зародиш на сегашните биг брадъри и ферми.

[Money]

Да, разбира се. Пускал съм линк към станфордския експеримент на Зимбардо.

https://en.wikipedia.org/wiki/Stanfo...son_experiment

Наскоро една докторантка по мениджмънт ми спомена някакъв друг подобен експеримент, но тя май нещо не се бъркаше със същия експеримент на Зимбардо

Я до кът не си изчезнал отново .
Би ли ми ме насочил за информация от нета за онзи експеримент с нормални хора вкарани в затворническа среда. щот не съхраних информацията.

[Todor Sabev]

Поне една трета от PhD-тата по икономика в щатите идват от математическите факултети. Сега не казвам, че правиш три години бакалавър по математика и почваш да разбираш математиката като Григори Перелман, ама чак пък нищо да не разбират...

Я до кът не си изчезнал отново .
Би ли ми ме насочил за информация от нета за онзи експеримент с нормални хора вкарани в затворническа среда. щот не съхраних информацията.

[Money]

Поне една трета от PhD-тата по икономика в щатите идват от математическите факултети. Сега не казвам, че правиш три години бакалавър по математика и почваш да разбираш математиката като Григори Перелман, ама чак пък нищо да не разбират...

[Pyramid]

Веднъж го казвах, повтарям се: НЕ СА ПОЛЕЗНИ. Поне, за повечето „икономисти” ѝ „финанси”. Защото, ТЕ НЕ РАЗБИРАТ знаците, които и математика, ѝ физика, ни подават.
Т.е., нещата опират до способността на човек да интерпретира и използва.
Примери?
Нещо от нашите политици, много от които, „икономисти” по образование:
Математиката казва че, от изсмукан пазар, повече от натрупванията, няма как да се вземе. Родните „експерти”, уж живели в тази среда десетилетия, ОТНОВО ЗАЛАГАТ на скубането от там, дето нищо не е останало, а после,
- Ах, какво става, нещатане вървят, няма събираемоат на приходите в бпджета, сигурно всичкибса минали в,сенчестия сектор. И мн.др.простотии от вида).
Истински интелигентен човек, би оставил пуста икономика въздух да си поеме, да разправи рамене - нашите -нееее,ще те издоим, изцедим, изсмучем!
-Кому грездея ще изсмучете бе, несретници !
-
...И те така. Та, НЕ ПОМАГА. Едно време, даскалът можеше поне праха да им отупа, сега и това не разрешават. В свят на идиоти, оправия няма.

[Kildirim_Bei]

Полезни са стига да ги разбираш наистина. Не като повечето в България дето са експерти уж в няква област, а не отбират грам.

Точно. Това важи не само за България. Навсякъде.
Темата е не за друго, а защото икономиката и финансите уж използват математика (физиката е също математика), но в тях е позволено да се нарушават закони/теории и т.н., изразени чрез формули. И колкото по-оплетена математика се използва, толкова по-достоверно изглежда за публиката.
Понякога математиката плаче от срам, когато се прилага в икономиката и финансите
За тия, които разбират наистина.

[Belcho]

Полезни са стига да ги разбираш наистина. Не като повечето в България дето са експерти уж в няква област, а не отбират грам.