具有多个协变量的长期预测区间
统计方法学
2021-10-04 v2 计量经济学
统计理论
统计理论
摘要
准确预测是计量经济时间序列文献中的基本关注点之一。从业者与政策制定者常常希望预测未来整个时间区间的结果，而不仅仅是单一的 k 步向前预测。这些序列除了自身可能的非线性依赖外，还常受许多外部预测变量的影响。本文中，我们在高维回归设定下构造时间聚合预测的预测区间。我们的方法基于由流行的 LASSO 程序获得的残差分位数。我们允许一般的重尾、长记忆和非线性平稳误差过程以及随机预测变量。通过一系列系统排列的一致性结果，我们在所有这些情形下为所提出的基于分位数的方法提供了理论保证。在用模拟验证我们的方法后，我们还提出了一种新颖的基于 bootstrap 的方法，可提升理论区间的覆盖率。最后，通过分析 EPEX Spot 数据，我们构造了跨越 17 周的每小时电价预测区间，并与选定的贝叶斯和 bootstrap 区间预测进行了对比。
引用
@article{arxiv.2012.08223,
title = {Long-term prediction intervals with many covariates},
author = {Sayar Karmakar and Marek Chudy and Wei Biao Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.08223},
year = {2021}
}