Vi fastställer konvergenstal inom statistisk inlärning för tidsserieprognoser. Med hjälp av PAC-bayesian tillvägagångssätt, långsamma graden av konvergens ε / för Gibbs estimator under den absoluta förlusten gavs i ett tidigare arbete [7], där är urvalet storlek och dimensionen av uppsättningen av prediktorer. Under samma svaga beroendeförhållanden utsträcker vi detta resultat till konvex Lipschitz förlustfunktion. Vi identifierar också ett villkor på parameterutrymmet som garanterar liknande hastigheter för det klassiska straffade ERM-förfarandet. Vi tillämpar denna metod för kvantilprognoser av den franska BNP. Under ytterligare villkor på förlustfunktionerna (tillfredsställande av den kvadratiska förlustfunktionen) och för enhetliga blandningsprocesser, bevisar vi att Gibbs uppskattning faktiskt uppnår snabba nivåer av konvergens /. Vi diskuterar hur optimala dessa olika skattesatser är och pekar på lägre gränser när de finns tillgängliga. I synnerhet ger dessa resultat en generalisering av resultaten av [29] på gles regressionsuppskattning till viss självregression.
Under samma svaga beroendeförhållanden, Alquier et al. REF utvidgar detta resultat till konvexa Lipschitz förlustfunktioner och undersöker prognoser för den franska BNP.
Prediction of time series by statistical learning: general losses and fast rates
{'venue': None, 'journal': 'Dependence Modeling', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}