89~93ページ以下、自分の解釈・感想。モデルを考えるにあたっては、目的変数がどのような成分で構成されているのかから考えるんだよという話。信用リスクの1ファクターモデルにおいて、デフォルト時点(を正規分布になるように座標変換したもの)は市場の成分と個別カウンターパーティの成分からなると考えているのと同じようなイメージ。3章の残りの部分では、個々の成分の候補となるモデルの紹介が続く。トレンドを表現できるモデル。関数として予測関数というらしい。90ページ最後~91ページ最初の記述が呑み込めていないけど、状態の次元を増やせばどんな予測関数でも多項式にできるということみたい(?)。いうのがちょっとわからなかった。モデルを考えるときに「予測関数を多項式にしたいから状態変数いっぱい増やそう」ということにはならないと思うし。直後に「実際には小さな値にする」と書いて思い切り軌道修正はされているけど。トレンドモデルに属する。利得行列(復習:フィルタ平均の式で予測誤差にかかっている重み)が信号対雑音比の式(92ページ)に収束する。可制御でない、という行列)も収束する。すると到達精度の限界も決まる。いまモデルを選ぼうとしているのだから到達精度の限界なんかはあまり気にするところでないと思うけど、「精度に限界がある」というのは「このモデルは可制御」の派生情報だと思う。EWMAの気持ちを受け継いでいる)。気持ちも受け継いでいる。前回のノートのコメントと同じだけど何か手を動かさないと。最近数式も追っていないので理解が雑。注目記事はてなブログをはじめよう!cookie-boxさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。