論文の概要: Optimal Prediction Intervals for Macroeconomic Time Series Using Chaos
and NSGA II
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11427v1
- Date: Tue, 23 Feb 2021 00:13:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-24 13:48:35.429422
- Title: Optimal Prediction Intervals for Macroeconomic Time Series Using Chaos
and NSGA II
- Title（参考訳）: Chaos と NSGA II を用いたマクロ経済時系列の最適予測間隔
- Authors: Vangala Sarveswararao, Vadlamani Ravi and Sheik Tanveer Ul Huq
- Abstract要約: 本稿では,2目的最適化問題として時系列における予測区間(PI)の定式化を提案する。
また,時系列に存在するカオスを前処理としてモデル化し,時系列に存在する決定論的不確実性をモデル化することを提案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.011028799145883
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In a first-of-its-kind study, this paper proposes the formulation of
constructing prediction intervals (PIs) in a time series as a bi-objective
optimization problem and solves it with the help of Nondominated Sorting
Genetic Algorithm (NSGA-II). We also proposed modeling the chaos present in the
time series as a preprocessor in order to model the deterministic uncertainty
present in the time series. Even though the proposed models are general in
purpose, they are used here for quantifying the uncertainty in macroeconomic
time series forecasting. Ideal PIs should be as narrow as possible while
capturing most of the data points. Based on these two objectives, we formulated
a bi-objective optimization problem to generate PIs in 2-stages, wherein
reconstructing the phase space using Chaos theory (stage-1) is followed by
generating optimal point prediction using NSGA-II and these point predictions
are in turn used to obtain PIs (stage-2). We also proposed a 3-stage hybrid,
wherein the 3rd stage invokes NSGA-II too in order to solve the problem of
constructing PIs from the point prediction obtained in 2nd stage. The proposed
models when applied to the macroeconomic time series, yielded better results in
terms of both prediction interval coverage probability (PICP) and prediction
interval average width (PIAW) compared to the state-of-the-art Lower Upper
Bound Estimation Method (LUBE) with Gradient Descent (GD). The 3-stage model
yielded better PICP compared to the 2-stage model but showed similar
performance in PIAW with added computation cost of running NSGA-II second time.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,二目的最適化問題として時系列における予測区間(PI)の定式化を提案し,Nondominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) の助けを借りて解決する。
また,時系列に存在するカオスを前処理としてモデル化し,時系列に存在する決定論的不確実性をモデル化することを提案した。
提案モデルは汎用的ではあるが,マクロ経済時系列予測の不確かさの定量化に用いられている。
理想のPIは可能な限り狭くし、ほとんどのデータポイントをキャプチャするべきです。
これら2つの目的に基づき, PIを2段階に生成するための両対象最適化問題を策定し, カオス理論を用いた位相空間の再構築(ステージ-1)を行い, NSGA-IIを用いた最適点予測を行い, これらの点予測をPIの取得に用いる(ステージ-2)。
また,第3段階がNSGA-IIを起動し,第2段階の点予測からPIを構成する問題を解く3段階のハイブリッドも提案した。
提案手法をマクロ経済時系列に適用した場合, 予測区間被覆率 (PICP) と予測区間平均幅 (PIAW) の両面において, 勾配Descent (GD) を用いた下層境界推定法 (LUBE) と比較し, 良好な結果を得た。
3段モデルでは2段モデルと比較してPICPが向上したが, NSGA-II2次動作の計算コストが増大し, PIAWでは同様の性能を示した。
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