論文の概要: Statistical Estimation of High-Dimensional Vector Autoregressive Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05345v1
• Date: Tue, 9 Jun 2020 15:25:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 14:00:40.294581
• Title: Statistical Estimation of High-Dimensional Vector Autoregressive Models
• Title（参考訳）: 高次元ベクトル自己回帰モデルの統計的推定
• Authors: Jonas Krampe and Efstathios Paparoditis
• Abstract要約: 本稿では、高次元時系列と、その時系列にスパースVARモデルを適用するために提案される異なる正規化推定手順に焦点をあてる。 高次元VARモデルのスパーシティスキームが提案され,時系列設定に適していることがわかった。
• 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: High-dimensional vector autoregressive (VAR) models are important tools for the analysis of multivariate time series. This paper focuses on high-dimensional time series and on the different regularized estimation procedures proposed for fitting sparse VAR models to such time series. Attention is paid to the different sparsity assumptions imposed on the VAR parameters and how these sparsity assumptions are related to the particular consistency properties of the estimators established. A sparsity scheme for high-dimensional VAR models is proposed which is found to be more appropriate for the time series setting considered. Furthermore, it is shown that, under this sparsity setting, threholding extents the consistency properties of regularized estimators to a wide range of matrix norms. Among other things, this enables application of the VAR parameters estimators to different inference problems, like forecasting or estimating the second-order characteristics of the underlying VAR process. Extensive simulations compare the finite sample behavior of the different regularized estimators proposed using a variety of performance criteria.
• Abstract（参考訳）: 高次元ベクトル自己回帰モデル(VAR)は多変量時系列解析において重要なツールである。 本稿では,高次元時系列と,そのような時系列にスパースvarモデルを適用するために提案される異なる正規化推定手順に注目した。 注意すべき点は、VARパラメータに課される異なる疎度仮定と、これらの疎度仮定が確立された推定器の特定の一貫性特性とどのように関連しているかである。 高次元VARモデルのスパーシティスキームが提案され,時系列設定に適していることがわかった。 さらに、このスパーシティ設定の下では、正規化推定子の一貫性特性を幅広い行列ノルムに拡張することが示されている。 その中で、VARパラメータ推定器を、基礎となるVARプロセスの2階特性の予測や推定など、異なる推論問題に適用することができる。 様々な性能基準を用いて提案する異なる正規化推定器の有限サンプル挙動を広範なシミュレーションにより比較した。

関連論文リスト

• Classification of High-dimensional Time Series in Spectral Domain using Explainable Features [8.656881800897661]
  本稿では,高次元定常時系列を分類するためのモデルに基づくアプローチを提案する。 我々のアプローチはモデルパラメータの解釈可能性を強調し、神経科学のような分野に特に適している。 我々の手法の新規性は、モデルパラメータの解釈可能性にあり、神経科学における重要なニーズに対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T19:10:12Z)
• Embedded feature selection in LSTM networks with multi-objective evolutionary ensemble learning for time series forecasting [49.1574468325115]
  本稿では,Long Short-Term Memory Networkに埋め込まれた特徴選択手法を提案する。 本手法はLSTMの重みと偏りを分割的に最適化する。 イタリアとスペイン南東部の大気質時系列データの実験的評価により,従来のLSTMの能力一般化が著しく向上することが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T08:42:10Z)
• Online Variational Sequential Monte Carlo [49.97673761305336]
  我々は,計算効率が高く正確なモデルパラメータ推定とベイジアン潜在状態推定を提供する変分連続モンテカルロ法(VSMC)を構築した。 オンラインVSMCは、パラメータ推定と粒子提案適応の両方を効率よく、完全にオンザフライで実行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T21:45:38Z)
• Convex Parameter Estimation of Perturbed Multivariate Generalized Gaussian Distributions [18.95928707619676]
  本稿では,MGGDパラメータの確立された特性を持つ凸定式化を提案する。 提案するフレームワークは, 精度行列, 平均, 摂動の様々な正規化を組み合わせ, 柔軟である。 実験により, 平均ベクトルパラメータに対して, 同様の性能でより正確な精度と共分散行列推定を行うことができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T18:08:04Z)
• Consensus-Adaptive RANSAC [104.87576373187426]
  本稿では,パラメータ空間の探索を学習する新しいRANSACフレームワークを提案する。 注意機構は、ポイント・ツー・モデル残差のバッチで動作し、軽量のワンステップ・トランスフォーマーで見いだされたコンセンサスを考慮するために、ポイント・ツー・モデル推定状態を更新する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T08:25:46Z)
• The Capacity and Robustness Trade-off: Revisiting the Channel Independent Strategy for Multivariate Time Series Forecasting [50.48888534815361]
  本稿では、Channel Dependent(CD)戦略でトレーニングされたモデルが、Channel Dependent(CD)戦略でトレーニングされたモデルよりも優れていることを示す。 以上の結果から,CD手法は高いキャパシティを持つが,分散ドリフト時系列を正確に予測する堅牢性に欠けることがわかった。 本稿では,CI戦略を超越した正規化(PRReg)による予測残差法(Predict Residuals with Regularization, PRReg)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T13:15:33Z)
• An Interpretable and Efficient Infinite-Order Vector Autoregressive Model for High-Dimensional Time Series [1.4939176102916187]
  本稿では,高次元時系列に対する新しいスパース無限次VARモデルを提案する。 このモデルによって得られたVARMA型力学の時間的・横断的な構造は別々に解釈できる。 統計的効率と解釈可能性の向上は、時間的情報をほとんど失わずに達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T17:14:24Z)
• Time varying regression with hidden linear dynamics [74.9914602730208]
  線形力学系に従って未知のパラメータが進化することを前提とした時間変化線形回帰モデルを再検討する。 反対に、基礎となる力学が安定である場合、このモデルのパラメータは2つの通常の最小二乗推定と組み合わせることで、データから推定できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-29T23:37:06Z)
• Cluster-and-Conquer: A Framework For Time-Series Forecasting [94.63501563413725]
  本稿では,高次元時系列データを予測するための3段階フレームワークを提案する。 当社のフレームワークは非常に汎用的で,各ステップで時系列予測やクラスタリングが利用可能です。 単純な線形自己回帰モデルでインスタンス化されると、いくつかのベンチマークデータセットで最先端の結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T20:41:19Z)
• Cluster Regularization via a Hierarchical Feature Regression [0.0]
  本稿では,階層的特徴回帰(HFR)という新しいクラスタベース正規化を提案する。 機械学習とグラフ理論の領域からの洞察を動員し、予測セットの教師付き階層表現に沿ってパラメータを推定する。 経済成長予測への応用は、実証的な環境でのHFRの有効性を示すために用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-10T13:03:01Z)
• Simultaneously Reconciled Quantile Forecasting of Hierarchically Related Time Series [11.004159006784977]
  本稿では,階層間の予測の整合性を維持するために,量子レグレッション損失を最適化するフレキシブル非線形モデルを提案する。 ここで導入された理論的枠組みは、下層の微分可微分損失関数を持つ任意の予測モデルに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-25T00:59:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。