Pouvez-vous expliquer les principales différences entre les modèles probit et logit dans le contexte de l'économétrie et de la finance ?
Je suis curieux de savoir comment ils sont appliqués, les hypothèses sous-jacentes qu'ils émettent et les limites qu'ils peuvent avoir les uns par rapport aux autres.
De plus, quand recommanderiez-vous d’utiliser l’un plutôt que l’autre lors de l’analyse de données financières ou des marchés de crypto-monnaie ?
7 réponses
DongdaemunTrendsetterStyleIcon
Wed Oct 09 2024
Les modèles logit et probit sont couramment utilisés dans l'analyse statistique, en particulier dans les domaines de la finance et de l'économie.
À un niveau fondamental, ces deux modèles partagent un objectif commun : estimer la probabilité qu'un événement se produise sur la base d'un ensemble de variables prédictives.
Giulia
Tue Oct 08 2024
Malgré leur objectif commun, les modèles Logit et Probit diffèrent considérablement dans la distribution mathématique qu'ils utilisent.
Logit s'appuie sur la distribution logistique standard cumulative (F), tandis que Probit utilise la distribution normale standard cumulative (Φ).
KDramaLegendaryStarlightFestival
Tue Oct 08 2024
Dans le domaine de la crypto-monnaie et de la finance, comprendre les relations entre divers facteurs est crucial.
Les modèles Logit et Probit peuvent aider les investisseurs et les analystes à prendre des décisions éclairées en quantifiant l'influence de différentes variables sur les résultats du marché.
GalaxyGlider
Tue Oct 08 2024
Le choix entre Logit et Probit dépend souvent de préférences personnelles ou des exigences spécifiques de l'analyse.
Les deux modèles peuvent produire des résultats comparables, et le choix dépend en fin de compte de la familiarité du chercheur avec les distributions respectives et leurs hypothèses.
SeoulSoul
Tue Oct 08 2024
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