预测线性增强投影（FLAP）：降低预测误差方差的“免费午餐”
统计方法学
2024-07-03 v1 应用统计
统计计算
摘要
引入一种新型预测线性增强投影（FLAP）方法，该方法在不引入偏差的前提下降低任何无偏多变量预测的预测误差方差。该方法首先构建由原始序列线性组合构成的新组件序列。随后对原始序列和组件序列生成预测。最后，将完整的预测向量投影到由组合权重约束所定义的线性子空间中。证明预测误差方差的迹随组件数量的增加而不增加，同时在一定条件下可严格减少。还显示该方法在线性投影方法中实现最大的预测误差方差降低。通过仿真和基于澳大利亚旅游业和 FRED-MD 数据的两个实证应用验证了理论结果。值得注意的是，使用主成分分析（PCA）构建新序列可实现显著的预测误差方差降低。
引用
@article{arxiv.2407.01868,
title = {Forecast Linear Augmented Projection (FLAP): A free lunch to reduce forecast error variance},
author = {Yangzhuoran Fin Yang and George Athanasopoulos and Rob J. Hyndman and Anastasios Panagiotelis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.01868},
year = {2024}
}