LEI方法为什么会overfitting

嗨，努力学习的PZer你好：

如果overfitting的来源是建模，那么Econometric Mode没有这个烦恼吗？

主要是Leading的方法太简单了，一个指标就能预测经济。因此更加可能面临overfitting。

而Econometric Mode虽然也会存在这个问题，但一个建设比较稳健的模型，还是可以尽可能规避这个问题的。

所以在overfitting问题上，原版书认为是LEI。

当然，理论来说，任何统计建模，都可能有overfitting，只是有的方法严重，有的方法不严重。不严重的，教材这里就没列出来。

考试的时候，教材列出来什么缺点，同学就联想到对应的方法。

Weakness i. Binary direction ii. False signals 比如这个指标不客观

是的。

Binary是二分法，要不好，要不就不好。实际上经济经常有很多状态，不能绝对的说好与不好。

提供虚假信号也是LEI的特征。

. History subject to frequent revision 1) Look ahead bias iv. “current" data not reliable 感觉这些weakness好像只要有统计都会出现

是的，理论上是这样。

实践中，有的方法，对应某些问题会严重。有些方法，对应某些问题会轻微。

因此，原版书把各个不同的特点，分配给了不同的方法。

同学需要记忆。

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