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矩阵因子模型在宏观经济数据填补中的运用:一种算法新探
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作者 林欣雨 戴翔 孙侨兵 《南宁师范大学学报(自然科学版)》 2024年第4期23-36,共14页
随着大数据技术的飞速发展,高维数据的缺失问题变得愈发显著,尽管如此,针对这一问题的研究仍然为准确识别并妥善处理数据存储和采集中出现数据缺失问题,基于矩阵因子模型的缺失数据填补算法,在保证矩阵时序数据结构的完整性的同时,可利... 随着大数据技术的飞速发展,高维数据的缺失问题变得愈发显著,尽管如此,针对这一问题的研究仍然为准确识别并妥善处理数据存储和采集中出现数据缺失问题,基于矩阵因子模型的缺失数据填补算法,在保证矩阵时序数据结构的完整性的同时,可利用矩阵因子揭示数据中的行间依赖性和列间依赖性。进一步考虑到时间序列数据中可能存在动态交互作用,借助这种多维依赖性可以更精确地估算缺失值,从而构建结合矩阵因子和时间序列的矩阵因子填补衍生模型。通过模拟数据和宏观经济数据的应用,检验所提方法的有效性,展示了矩阵因子填补算法在解决高维数据缺失问题方面的卓越性能。通过实证分析发现,相较于传统的向量因子填补技术,矩阵因子填补算法及其衍生模型均展现了更优的性能,有效改善了向量因子填补方法的局限性。 展开更多
关键词 矩阵因子模型 宏观经济 矩阵时间序列数据 缺失值填补 动态交互作用
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矩阵型截面数据时间序列自回归模型 被引量:1
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作者 吴述金 华楠 《数学学报(中文版)》 CSCD 北大核心 2022年第6期1093-1104,共12页
矩阵型截面数据时间序列的优点在于可以同时刻画多个对象的多个属性.本文重点研究了矩阵型截面数据时间序列的自回归模型,给出了该模型的参数估计、模型识别、白噪声检验三个方面的理论结果.最后再利用矩阵型截面数据时间序列自回归模型... 矩阵型截面数据时间序列的优点在于可以同时刻画多个对象的多个属性.本文重点研究了矩阵型截面数据时间序列的自回归模型,给出了该模型的参数估计、模型识别、白噪声检验三个方面的理论结果.最后再利用矩阵型截面数据时间序列自回归模型,对两支银行股的日收益率序列和日成交量变化率序列进行建模分析. 展开更多
关键词 矩阵型截面数据时间序列 参数估计 似然比检验 白噪声检验
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