Nhân tiện, phương pháp này giải quyết tất cả các vấn đề xoay quanh việc điều chỉnh hồi quy trong không gian log-log. Liệu hồi quy OLS có tốt hơn hồi quy phân vị hoặc Bayes và các phương pháp khác không. @TheRealPlanC

Phương pháp này hoàn toàn không phụ thuộc vào hồi quy. Nó đơn giản bắt đầu với giả định rằng chúng ta tuân theo một quy luật lũy thừa với số mũ không xác định.

Sau đó, chúng tôi chuẩn hóa lợi nhuận quan sát được bằng log( (t+1)/t), đó là thành phần lợi nhuận giảm dần xác định.

Những lợi suất độc lập với thời gian này sau đó nên có một phân phối đối xứng xung quanh n nếu chúng ta thực sự tuân theo một định luật lũy thừa.
Quả thực, chúng ta quan sát một phân phối đối xứng ổn định theo thời gian.

Chúng ta có thể suy ra n từ các tham số phân phối.

Đây là cách mạnh mẽ nhất để tìm ra quy luật sức mạnh và mọi thứ khác vẫn hữu ích nhưng hoàn toàn lỗi thời và kém nghiêm ngặt.