The Principle of Overcompleteness in VARMA Models
| Název česky | Princip přeurčenosti ve VARMA modelech |
|---|---|
| Autoři | |
| Rok publikování | 2007 |
| Druh | Článek ve sborníku |
| Konference | Summer School DATASTAT 06, Proceedings, Masaryk Univeristy, 2007 |
| Fakulta / Pracoviště MU | |
| Citace | |
| Obor | Ekonomie |
| Klíčová slova | multivariate time series; sparse system; overcomplete system; VARMA models; l1 norm optimization; stationary time series |
| Popis | V tomto příspěvku aplikujeme princip přeurčenosti na odhady (řídké) parametrů v modelech vícerozměrných ekonomických časových řad, konkrétně se jedná o mnohorozměrné ARMA modely (VARMA modely). Tento nový přístup je založen na algoritmu vyhledávání báze (BPA). Přeurčenost znamená, že hledáme co nejmenší počet významných parametrů (tzv. řídké odhady) uvnitř předimenzovaných modelů (odhadované modely mají obecně vyšší řády než mohl mít původní model). Předchozí studie potvrdily, že není nezbytné znát řád modelu přesně, naopak řídké odhady v předimenzovaných modelech mohou přinést kvalitnější a přesnější predikce u ARMA modelů v porovnání se standardními statistickými metodami např. s odhady metodou maximální věrohodnosti. Stejný přístup byl tedy zvolen i pro vícerozměrné modely. |
| Související projekty: |