
数据分析中常见问题的解决方案及心得体会
在数据分析实践中,你遇到过这样的问题吗?你们的标准误差算对了吗?回测过程中的过度拟合问题怎么解决?聚类分析时的极端值又该怎么处理呢?快来看今天的文章吧,马上告诉你答案。
对标准误差进行正确调整的重要性是不言而喻的,因为错误的标准误差会导致错误的变量显著性,从而得出不可靠甚至错误的结论,使得文章的可信度大打折扣。所以做面板计量的朋友们,你们的标准误差算对了吗?希望这个帖子对大家有帮助!
问题二:
回测过程中的过度拟合问题(backtestoverfitting,附最新文献2篇)
有这样一个"明星"投资分析师,他给他10240位(=10*2^10)潜在客户们宣传他对股票ABC的投资建议。对其中一半客户,他建议买入股票ABC,对另一半客户,他建议卖出。一个月后,这位投资分析师再对其中5120位盈利的客户继续宣传他对股票ABC的投资建议。如同上个月,他对其中一半客户建议买入,对另一半客户,他建议卖出。如此往复10个月,有这么10位客户对他佩服的五体投地,因为他们已经连续盈利10个月了!可是他们不知道这位"明星"投资分析师做了多少失败的投资建议。这是典型的回测过程中的过度拟合问题:只要回测的次数足够多,我们总能找到令人满意的结果。
下面介绍了一种新方法CSCV(CombinatoriallySymmetricCross-Validation)来估计回测中过度拟合的概率大小(ProbabilityofBacktestOverfitting)。这种方法要优于人们通常用的比较样本内和样本外结果(in-samplevs.out-of-sample)的方法。希望对大家在写计量论文中有帮助。
PS:若连续变量不存在大量的0的情况下,可考虑对原始数据进行对数变换解决其正偏态分布的问题,如有大量0存在时,就不能取对数了,因为ln(0)无意义。
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