論文の概要: Multivariate time-series modeling with generative neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10645v4
• Date: Fri, 1 Oct 2021 20:38:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 21:12:07.780357
• Title: Multivariate time-series modeling with generative neural networks
• Title（参考訳）: 生成ニューラルネットワークを用いた多変量時系列モデリング
• Authors: Marius Hofert, Avinash Prasad, Mu Zhu
• Abstract要約: 多変量時系列(MTS)の連立革新分布の依存モデルとして生成モーメントマッチングネットワーク(GMMN)を導入する GMMNは、非常に柔軟でシミュレートが容易であり、コプラ-GARCHアプローチに対する大きな利点である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative moment matching networks (GMMNs) are introduced as dependence models for the joint innovation distribution of multivariate time series (MTS). Following the popular copula-GARCH approach for modeling dependent MTS data, a framework based on a GMMN-GARCH approach is presented. First, ARMA-GARCH models are utilized to capture the serial dependence within each univariate marginal time series. Second, if the number of marginal time series is large, principal component analysis (PCA) is used as a dimension-reduction step. Last, the remaining cross-sectional dependence is modeled via a GMMN, the main contribution of this work. GMMNs are highly flexible and easy to simulate from, which is a major advantage over the copula-GARCH approach. Applications involving yield curve modeling and the analysis of foreign exchange-rate returns demonstrate the utility of the GMMN-GARCH approach, especially in terms of producing better empirical predictive distributions and making better probabilistic forecasts.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列(MTS)の連立革新分布の依存モデルとして生成モーメントマッチングネットワーク(GMMN)を導入する。 依存するmtsデータをモデル化する一般的なcopula-garchアプローチに従い,gmmn-garchアプローチに基づくフレームワークを提案する。 まず、ARMA-GARCHモデルを用いて、各単変量境界時系列内のシリアル依存をキャプチャする。 第二に、境界時系列の数が大きければ、主成分分析(PCA)が次元還元ステップとして用いられる。 最後に、残りの断面積依存は、この研究の主な貢献であるGMMNを介してモデル化される。 GMMNは非常に柔軟でシミュレートが容易であり、コプラ-GARCHアプローチに対する大きな利点である。 収率曲線モデリングと外国為替レートのリターン分析を含む応用は、gmmn-garchアプローチの有用性を示しており、特に、より優れた経験的予測分布を生成し、より良い確率的予測を行うという点で有用である。

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