多元时间序列的无模型自助预测区域
统计方法学
2021-12-17 v1 应用统计
摘要
在 Das 和 Politis（2020）中，提出了一种无模型自助（MFB）范式，用于生成单变量、（局部）平稳时间序列的预测区间。该算法的理论保证由 Wang 和 Politis（2019）在平稳性与弱相依条件下给出。沿着这一工作路线，本文将 MFB 扩展至多元时间序列设定下的预测推断。我们描述了两种算法：第一种适用于任意固定维数 d 下特定的一类时间序列；第二种适用于低维设定下更一般化的一类时间序列。我们通过理论有效性与模拟表现来验证我们的方法。
引用
@article{arxiv.2112.08671,
title = {Model-free Bootstrap Prediction Regions for Multivariate Time Series},
author = {Yiren Wang and Dimitris N. Politis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.08671},
year = {2021}
}
备注
This is an initial version of the paper. A generalization to our setting is under investigation