論文の概要: An Interpretable and Efficient Infinite-Order Vector Autoregressive Model for High-Dimensional Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01172v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 17:14:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:50:58.239284
• Title: An Interpretable and Efficient Infinite-Order Vector Autoregressive Model for High-Dimensional Time Series
• Title（参考訳）: 高次元時系列に対する解釈可能かつ効率的な無限次ベクトル自己回帰モデル
• Authors: Yao Zheng and Shibo Li
• Abstract要約: 本稿では、その好適な時間パターンを継承する新しい無限次VARモデルを提案する。 このモデルの時間的および断面的依存構造は別々に解釈できる。 提案手法の利点はシミュレーション研究と実世界のマクロ経済データ分析に支えられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.812445272764651
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As a special infinite-order vector autoregressive (VAR) model, the vector autoregressive moving average (VARMA) model can capture much richer temporal patterns than the widely used finite-order VAR model. However, its practicality has long been hindered by its non-identifiability, computational intractability, and relative difficulty of interpretation. This paper introduces a novel infinite-order VAR model that not only avoids the drawbacks of the VARMA model but inherits its favorable temporal patterns. As another attractive feature, the temporal and cross-sectional dependence structures of this model can be interpreted separately, since they are characterized by different sets of parameters. For high-dimensional time series, this separation motivates us to impose sparsity on the parameters determining the cross-sectional dependence. As a result, greater statistical efficiency and interpretability can be achieved without sacrificing any temporal information. We introduce an $\ell_1$-regularized estimator for the proposed model and derive the corresponding non-asymptotic error bounds. An efficient block coordinate descent algorithm and a consistent model order selection method are developed. The merit of the proposed approach is supported by simulation studies and a real-world macroeconomic data analysis.
• Abstract（参考訳）: 特殊無限次ベクトル自己回帰(VAR)モデルとして、ベクトル自己回帰移動平均(VARMA)モデルは広く用いられる有限次VARモデルよりもはるかに豊かな時間パターンを捉えることができる。 しかし、その実用性は、その非識別性、計算の難しさ、相対的な解釈の難しさによって長い間妨げられてきた。 本稿では、VARMAモデルの欠点を回避するだけでなく、その好ましい時間パターンを継承する新しい無限次VARモデルを提案する。 別の魅力的な特徴として、このモデルの時間的および断面的依存構造は、異なるパラメータの集合によって特徴づけられるため、別々に解釈することができる。 高次元時系列の場合、この分離は断面依存性を決定するパラメータに間隔を課す動機となる。 結果として、時間的情報を犠牲にすることなく、より大きな統計効率と解釈性を達成することができる。 提案モデルに対する$\ell_1$-regularized estimatorを導入し、対応する非漸近誤差境界を導出する。 効率的なブロック座標降下アルゴリズムと一貫したモデル順序選択法を開発した。 提案手法の利点はシミュレーション研究と実世界のマクロ経済データ分析に支えられている。

関連論文リスト

• Efficient Interpretable Nonlinear Modeling for Multiple Time Series [5.448070998907116]
  本稿では,複数時系列に対する効率的な非線形モデリング手法を提案する。 異なる時系列変数間の非線形相互作用を含む。 実験結果から,提案アルゴリズムは相似的にVAR係数の支持値の同定を改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T11:42:59Z)
• ChiroDiff: Modelling chirographic data with Diffusion Models [132.5223191478268]
  チャーログラフィーデータのための強力なモデルクラスである「拡散確率モデル(Denoising Diffusion Probabilistic Models)」やDDPMを導入している。 我々のモデルは「ChiroDiff」と呼ばれ、非自己回帰的であり、全体論的概念を捉えることを学び、したがって高い時間的サンプリングレートに回復する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-07T15:17:48Z)
• Low-Rank Constraints for Fast Inference in Structured Models [110.38427965904266]
  この研究は、大規模構造化モデルの計算とメモリの複雑さを低減するための単純なアプローチを示す。 言語モデリング,ポリフォニック・ミュージック・モデリング,教師なし文法帰納法,ビデオ・モデリングのためのニューラルパラメータ構造モデルを用いた実験により,我々の手法は大規模状態空間における標準モデルの精度と一致することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-08T00:47:50Z)
• Closed-form Continuous-Depth Models [99.40335716948101]
  連続深度ニューラルモデルは高度な数値微分方程式解法に依存している。 我々は,CfCネットワークと呼ばれる,記述が簡単で,少なくとも1桁高速な新しいモデル群を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:08:51Z)
• Flow-based Spatio-Temporal Structured Prediction of Motion Dynamics [21.24885597341643]
  条件付き流れ (CNF) は、高次元と相互相関を持つ複雑な分布を表現できるフレキシブルな生成モデルである。 本研究では,時間的入力特徴の出力を自己回帰的に正規化する新しい手法としてMotionFlowを提案する。 本稿では,予測,動き予測時系列予測,二分節分割などのタスクに本手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-09T14:30:35Z)
• Anomaly Detection of Time Series with Smoothness-Inducing Sequential Variational Auto-Encoder [59.69303945834122]
  Smoothness-Inducing Sequential Variational Auto-Encoder (SISVAE) モデルを提案する。 我々のモデルは、フレキシブルニューラルネットワークを用いて各タイムスタンプの平均と分散をパラメータ化する。 合成データセットと公開実世界のベンチマークの両方において,本モデルの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-02T06:15:15Z)
• Time Adaptive Gaussian Model [0.913755431537592]
  我々のモデルは、時間的グラフィカルモデルの推論のための最先端手法の一般化である。 時間内にデータポイントをクラスタリングすることでパターン認識を行い、観察された変数間の確率的(そしておそらく因果関係)関係を見つける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-02T00:28:14Z)
• Autoregressive Score Matching [113.4502004812927]
  自動回帰条件スコアモデル(AR-CSM)を提案する。 AR-CSMモデルでは、このデータ分布とモデル分布のばらつきを効率的に計算し、最適化することができ、高価なサンプリングや対向訓練を必要としない。 本研究では,合成データに対する密度推定,画像生成,画像復調,暗黙エンコーダを用いた潜在変数モデルの訓練に応用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-24T07:01:24Z)
• Goal-directed Generation of Discrete Structures with Conditional Generative Models [85.51463588099556]
  本稿では,強化学習目標を直接最適化し,期待される報酬を最大化するための新しいアプローチを提案する。 提案手法は、ユーザ定義プロパティを持つ分子の生成と、所定の目標値を評価する短いピソン表現の同定という2つのタスクで検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T20:03:13Z)
• Predicting Multidimensional Data via Tensor Learning [0.0]
  本研究では,本データセットの内在的多次元構造を保持するモデルを開発する。 モデルパラメータを推定するために、オルタネート・リースト・スクエアスアルゴリズムを開発した。 提案モデルは,予測文献に存在するベンチマークモデルより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-11T11:57:07Z)

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。