論文の概要: Time series quantile regression using random forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02273v1
• Date: Fri, 4 Nov 2022 05:58:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 17:30:42.587114
• Title: Time series quantile regression using random forests
• Title（参考訳）: ランダム森林を用いた時系列量子レグレッション
• Authors: Hiroshi Shiraishi, Tomoshige Nakamura, Ryotato Shibuki
• Abstract要約: tsQRF (time series Quantile Regression Forests) 推定器が一貫していることを示す。 Nikkei Stock Averageを用いた実データでは、ボラティリティの観点から、我々の推定値が他よりも敏感であることが示されている。
• 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: We discuss an application of Generalized Random Forests (GRF) proposed by Athey et al.(2019) to quantile regression for time series data. We extracted the theoretical results of the GRF consistency for i.i.d. data to time series data. In particular, in the main theorem, based only on the general assumptions for time series data in Davis and Nielsen (2020), and trees in Athey et al.(2019), we show that the tsQRF (time series Quantile Regression Forests) estimator is consistent. Davis and Nielsen (2020) also discussed the estimation problem using Random Forests (RF) for time series data, but the construction procedure of the RF treated by the GRF is essentially different, and different ideas are used throughout the theoretical proof. In addition, a simulation and real data analysis were conducted.In the simulation, the accuracy of the conditional quantile estimation was evaluated under time series models. In the real data using the Nikkei Stock Average, our estimator is demonstrated to be more sensitive than the others in terms of volatility, thus preventing underestimation of risk.
• Abstract（参考訳）: Atheyらによって提案された一般ランダムフォレスト(GRF)の適用について論じる。 (2019) - 時系列データに対する量子レグレッション。 我々は,時系列データに対するGRF整合性の理論的結果を抽出した。 特に主定理では、デイビスとニールセンの時系列データに対する一般的な仮定(2020年)とアテイとアルの木の仮定に基づいている。 (2019) は,tsqrf (time series quantile regression forests) 推定値が一貫していることを示す。 Davis と Nielsen (2020) も時系列データに対するランダムフォレスト (RF) を用いた推定問題について議論したが、GRF で処理された RF の構成手順は基本的には異なっており、理論的な証明を通じて異なる考え方が用いられている。 さらに, シミュレーションと実データ解析を行い, 時系列モデルを用いて条件量推定の精度を評価した。 Nikkei Stock Averageを用いた実データでは、ボラティリティの観点から、我々の推定値が他よりも敏感であることが示され、リスクの過小評価が防止される。

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