关于平稳泛函时间序列的预测
统计方法学
2014-04-01 v4
摘要
本文探讨平稳泛函时间序列的预测问题。现有对该问题的研究主要集中在由于技术可处理性及当前缺乏先进泛函时间序列方法论而导致的一阶泛函自回归过程这一特例上。本文展示了如何在此背景下利用标准多元预测技术。针对向量和泛函自回归这一重要情形，精确建立了泛函预测与多元预测之间的联系。所提出的方法易于实现，可利用现有的统计软件包，因此可能吸引更广泛的（包括非学术界的）受众。通过引入一种新的泛函最终预测误差模型选择准则，增强了其实用性，该准则允许自动确定模型的滞后结构和维数。模拟研究及在环境数据（即描述环境空气中颗粒物浓度的日污染曲线预测）中的应用证明了所提出方法的有效性。研究发现，所提出的预测方法通常显著优于现有方法。
引用
@article{arxiv.1208.2892,
title = {On the prediction of stationary functional time series},
author = {Alexander Aue and Diogo Dubart Norinho and Siegfried Hörmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1208.2892},
year = {2014}
}