論文の概要: Temporal-Spatial dependencies ENhanced deep learning model (TSEN) for household leverage series forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08668v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 00:10:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 17:06:36.198252
• Title: Temporal-Spatial dependencies ENhanced deep learning model (TSEN) for household leverage series forecasting
• Title（参考訳）: 家庭内レバレッジ時系列予測のための時間空間依存型深層学習モデル(TSEN)
• Authors: Hu Yang, Yi Huang, Haijun Wang, Yu Chen
• Abstract要約: 財務時系列予測のための正確な予測モデルのための時間的・空間的パターンの解析は困難である。 深層学習の応用に触発されて,中国における家庭のレバレッジ予測の課題を解決するための新しいモデルを提案する。 その結果,新たなアプローチは家庭の時間空間的ダイナミクスをうまく捉え,より正確で確実な予測結果が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.727583657383073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Analyzing both temporal and spatial patterns for an accurate forecasting model for financial time series forecasting is a challenge due to the complex nature of temporal-spatial dynamics: time series from different locations often have distinct patterns; and for the same time series, patterns may vary as time goes by. Inspired by the successful applications of deep learning, we propose a new model to resolve the issues of forecasting household leverage in China. Our solution consists of multiple RNN-based layers and an attention layer: each RNN-based layer automatically learns the temporal pattern of a specific series with multivariate exogenous series, and then the attention layer learns the spatial correlative weight and obtains the global representations simultaneously. The results show that the new approach can capture the temporal-spatial dynamics of household leverage well and get more accurate and solid predictive results. More, the simulation also studies show that clustering and choosing correlative series are necessary to obtain accurate forecasting results.
• Abstract（参考訳）: 金融時系列予測のための正確な予測モデルのための時間的パターンと空間的パターンの両方を解析することは、時間的空間的ダイナミクスの複雑な性質により困難である:異なる場所からの時系列は、しばしば異なるパターンを持つ。 深層学習の応用に触発されて,中国における家庭利用予測の課題を解決するための新しいモデルを提案する。 提案手法は,複数のRNN層とアテンション層から構成される。各RNN層は,多変量外生系列を持つ特定の系列の時間パターンを自動的に学習し,アテンション層は空間相関重みを学習し,同時にグローバル表現を得る。 その結果,新しい手法は家庭の時間空間的ダイナミクスをうまく捉え,より正確で確実な予測結果が得られることがわかった。 さらにシミュレーションにより,正確な予測結果を得るためにはクラスタリングと相関系列の選択が必要であることが示された。

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