Vi undersöker den optimala strukturen av dynamiska regressionsmodeller som används i multivariata tidsserieprognoser och föreslår ett schema för att bilda den släpade variabelstrukturen som kallas Backward-in-Time Selection (BTS) som tar hänsyn till återkoppling och multi-collinearity, ofta närvarande i multivariate tidsserier. Vi jämför BTS med andra kända metoder, även i kombination med regulariseringstekniker som används för uppskattning av modellparametrar, nämligen huvudkomponenter, partiella minst kvadrater och regressionsuppskattning. Den prediktiva effektiviteten hos de olika modellerna bedöms med hjälp av Monte Carlo-simuleringar för olika inställningar av återkoppling och multi-collinearitet. Resultaten visar att BTS genomgående har bra förutsägelseprestanda medan andra populära metoder har varierande och ofta sämre prestanda. Förutsägelsen prestanda BTS var också den bästa när man testade på mänskliga elektroencefalogram av ett epileptiskt anfall, och till förutsägelsen av avkastning av index på världsmarknaden finansiella marknader.
Till exempel föreslog Vlachos och Kugiumtzis REF en metod för val bakåt i tiden (BTS) för att välja eftersläpning i VAR-modellen för multivariata tidsserier.
Backward-in-Time Selection of the Order of Dynamic Regression Prediction Model
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}