論文の概要: Transportation Market Rate Forecast Using Signature Transform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04857v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 00:25:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 15:55:58.992357
• Title: Transportation Market Rate Forecast Using Signature Transform
• Title（参考訳）: 信号変換を用いた交通市場率予測
• Authors: Haotian Gu, Tim Jacobs, Philip Kaminsky, Xin Guo, Xinyu Li
• Abstract要約: 現在Amazonは、輸送市場率の予測にサードパーティーに依存している。 これらの課題に対処する新しいシグネチャベース統計手法を開発した。 この新手法は、市販の業界モデルよりも予測精度がはるかに優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.273368222150157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Currently, Amazon relies on third parties for transportation marketplace rate forecasts, despite the poor quality and lack of interpretability of these forecasts. While transportation marketplace rates are typically very challenging to forecast accurately, we have developed a novel signature-based statistical technique to address these challenges and built a predictive and adaptive model to forecast marketplace rates. This novel technique is based on two key properties of the signature transform. The first is its universal nonlinearity which linearizes the feature space and hence translates the forecasting problem into a linear regression analysis; the second is the signature kernel which allows for comparing computationally efficiently similarities between time series data. Combined, these properties allow for efficient feature generation and more precise identification of seasonality and regime switching in the forecasting process. Preliminary result by the model shows that this new technique leads to far superior forecast accuracy versus commercially available industry models with better interpretability, even during the period of Covid-19 and with the sudden onset of the Ukraine war.
• Abstract（参考訳）: 現在Amazonは、これらの予測の質や解釈可能性の欠如にもかかわらず、輸送市場率の予測に第三者に依存している。 輸送市場レートは正確に予測するのは難しいが、これらの課題に対処する新しい署名ベースの統計手法を開発し、市場レートを予測するための予測的適応モデルを構築した。 この技術はシグネチャ変換の2つの重要な性質に基づいている。 1つ目は、特徴空間を線形化し、予測問題を線形回帰解析に変換する普遍非線形性であり、もう1つは、時系列データ間の計算効率の類似性を比較できるシグネチャカーネルである。 これらの特性を組み合わせることで、予測プロセスにおける効率的な特徴生成と季節性のより正確な識別と状態切替が可能になる。 このモデルによる予備的な結果は、この新手法が、コビッド19の期間やウクライナ戦争の突然の開始時においても、より解釈性の良い商業的に利用可能な産業モデルよりもはるかに優れた予測精度をもたらすことを示している。

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