Pourriez-vous s'il vous plaît expliquer la distinction fondamentale entre les modèles probit ordonné et logit ordonné ?
En quoi diffèrent-ils dans leurs hypothèses, méthodes d’estimation et applications en analyse statistique, en particulier dans le contexte de la recherche en finance et en cryptomonnaie ?
Je suis particulièrement intéressé à comprendre comment ces modèles peuvent être exploités pour analyser et prédire les tendances du marché ou les facteurs de risque sur le marché très volatil des cryptomonnaies.
7 réponses
Bianca
Thu Oct 10 2024
D'autre part, le modèle logit ordonné diffère du modèle probit ordonné par la distribution de la variable latente.
Dans le modèle logit ordonné, la variable latente est distribuée selon une distribution logistique.
Luigia
Thu Oct 10 2024
Les crypto-monnaies ont acquis une immense popularité ces dernières années, en raison de leur nature décentralisée et de leur potentiel de rendements élevés.
Cependant, le trading dans cet espace peut être complexe et nécessite une compréhension approfondie de divers concepts.
Federico
Thu Oct 10 2024
Les deux modèles ont leurs forces et leurs faiblesses, et le choix entre eux dépend des caractéristiques spécifiques des données et de la question de recherche.
Néanmoins, ils fournissent des informations précieuses sur le comportement des prix des cryptomonnaies.
CryptoLegend
Thu Oct 10 2024
Un aspect fondamental du trading de crypto-monnaie est l'utilisation de modèles statistiques pour prédire les mouvements du marché.
Deux modèles populaires utilisés à cet égard sont les modèles probit ordonné et logit ordonné.
BlockProducer
Thu Oct 10 2024
Dans le modèle probit ordonné, une variable latente est introduite, qui est supposée être normalement distribuée.
Cette variable latente n'est pas directement observable mais est liée aux variables de résultat observées.