基于强化学习的时间序列嵌入与预测组合
计量经济学
2025-08-29 v1
摘要
预测组合之谜是一个在预测文献中广为人知的现象，强调在聚合来自不同方法的预测时，超越简单平均的挑战。本研究提出了一个基于强化学习的框架作为动态模型选择方法来解决这一之谜。我们通过广泛的预测练习（包括模拟数据和真实数据）评估了该框架。具体而言，我们分析了M4竞赛数据集和专业预测师调查（SPF）。本研究引入了一种在不确定性下选择和组合预测的可适应方法，为解决预测组合之谜提供了有前景的进展。
引用
@article{arxiv.2508.20795,
title = {Time Series Embedding and Combination of Forecasts: A Reinforcement Learning Approach},
author = {Marcelo C. Medeiros and Jeronymo M. Pinro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.20795},
year = {2025}
}