論文の概要: A Nonlinear Method for time series forecasting using VMD-GARCH-LSTM model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08812v3
• Date: Tue, 7 Nov 2023 08:37:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 12:33:10.982563
• Title: A Nonlinear Method for time series forecasting using VMD-GARCH-LSTM model
• Title（参考訳）: VMD-GARCH-LSTMモデルを用いた時系列予測の非線形手法
• Authors: Zhengtao Gui, Haoyuan Li, Sijie Xu, Yu Chen
• Abstract要約: 本稿では,VMD-LSTM-GARCHモデルという新しい分解アンサンブルパラダイムを提案する。 GARCHモデルは、LSTMの入力として機能するサブモードからボラティリティ情報を抽出する。 提案モデルでは,MSE,RMSE,MAPEの大幅な減少により,時系列予測において優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.590038231008498
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series forecasting represents a significant and challenging task across various fields. Recently, methods based on mode decomposition have dominated the forecasting of complex time series because of the advantages of capturing local characteristics and extracting intrinsic modes from data. Unfortunately, most models fail to capture the implied volatilities that contain significant information. To enhance the forecasting of current, rapidly evolving, and volatile time series, we propose a novel decomposition-ensemble paradigm, the VMD-LSTM-GARCH model. The Variational Mode Decomposition algorithm is employed to decompose the time series into K sub-modes. Subsequently, the GARCH model extracts the volatility information from these sub-modes, which serve as the input for the LSTM. The numerical and volatility information of each sub-mode is utilized to train a Long Short-Term Memory network. This network predicts the sub-mode, and then we aggregate the predictions from all sub-modes to produce the output. By integrating econometric and artificial intelligence methods, and taking into account both the numerical and volatility information of the time series, our proposed model demonstrates superior performance in time series forecasting, as evidenced by the significant decrease in MSE, RMSE, and MAPE in our comparative experimental results.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は様々な分野において重要かつ困難なタスクである。 近年,局所的な特徴を捉え,データから固有モードを抽出するという利点から,モード分解に基づく手法が複雑な時系列予測を優位に立たしている。 残念なことに、ほとんどのモデルは重要な情報を含む暗黙のボラティリティを捉えていない。 そこで我々は,現在,急速に進化し,揮発する時系列の予測性を高めるために,新しい分解・感覚パラダイムであるvmd-lstm-garchモデルを提案する。 変動モード分解アルゴリズムを用いて時系列をKサブモードに分解する。 その後、GARCHモデルはこれらのサブモードからボラティリティ情報を抽出し、LSTMの入力として機能する。 各サブモードの数値およびボラティリティ情報は、Long Short-Term Memory Networkのトレーニングに使用される。 このネットワークはサブモードを予測し、すべてのサブモードから予測を集約して出力を生成します。 econometric and artificial intelligence (econometric and artificial intelligence) 法を統合し, 時系列の数値的および変動性情報の両方を考慮して, 実験結果におけるmse, rmse, mapeの有意な減少が示すように, 時系列予測における優れた性能を示す。

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