論文の概要: Deep Dynamic Factor Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11887v1
- Date: Thu, 23 Jul 2020 09:54:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-07 13:14:55.673675
- Title: Deep Dynamic Factor Models
- Title(参考訳): 深部動的因子モデル
- Authors: Paolo Andreini, Cosimo Izzo and Giovanni Ricco
- Abstract要約: 我々はディープ・ダイナミック・ファクター・モデル(D2FM)と呼ばれる新しいディープ・ニューラルネット・フレームワークを提案する。
本稿では,高次元・混合周波数と非同期に発行される時系列データを扱う上で,このフレームワークの可能性を示す。
米国のデータによる完全リアルタイムのアウト・オブ・サンプル・エクササイズでは、D2FMは最先端のDFMの性能よりも改善されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5156484100374059
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a novel deep neural net framework - that we refer to as Deep
Dynamic Factor Model (D2FM) -, to encode the information available, from
hundreds of macroeconomic and financial time-series into a handful of
unobserved latent states. While similar in spirit to traditional dynamic factor
models (DFMs), differently from those, this new class of models allows for
nonlinearities between factors and observables due to the deep neural net
structure. However, by design, the latent states of the model can still be
interpreted as in a standard factor model. In an empirical application to the
forecast and nowcast of economic conditions in the US, we show the potential of
this framework in dealing with high dimensional, mixed frequencies and
asynchronously published time series data. In a fully real-time out-of-sample
exercise with US data, the D2FM improves over the performances of a
state-of-the-art DFM.
- Abstract(参考訳): 本稿では,Deep Dynamic Factor Model (D2FM)と呼ばれる新しいディープ・ニューラルネット・フレームワークを提案する。
従来の動的因子モデル(DFM)と類似しているが、これらのモデルとは異なるが、ニューラルネットの深い構造による因子と観測物の間の非線形性を実現する。
しかし、設計上、モデルの潜在状態は依然として標準因子モデルとして解釈できる。
米国における経済状況の予測と予測への実証的応用として、高次元混合周波数と非同期に発行される時系列データを扱う上で、この枠組みが持つ可能性を示す。
米国のデータによる完全リアルタイムのアウト・オブ・サンプル・エクササイズでは、D2FMは最先端のDFMの性能よりも改善されている。
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