Is the group structure important in grouped functional time series?
分组函数型时间序列中的分组结构重要吗？AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究分组函数型时间序列的联合建模及多步点预测、区间预测。
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分组函数型时间序列中的分组结构重要吗？
- 研究问题
- 同一函数型时间序列可以采用不同拆分与分组结构时，结构选择是否影响多个序列联合预测的点预测与区间预测准确性？
- 方法与思路
- 作者使用动态多变量函数型时间序列方法联合建模，以1975至2016年日本地区年龄别死亡率比较两种分组结构的预测。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称系统考察两种分组结构在一至十五步预测中的点预测与区间准确性，但没有给出哪种结构更优或影响程度的结论。
- 阅读关注点
- 应核对两种分组结构的具体定义、联合建模与聚合一致性处理，以及滚动评估、区间覆盖和不同预测期限的结果。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收均未核实；摘要未报告比较结果，不能据题名认定分组结构必然重要或某结构占优。
原文摘要
We study the importance of group structure in grouped functional time series. Due to the non-uniqueness of group structure, we investigate different disaggregation structures in grouped functional time series. We address a practical question on whether or not the group structure can affect forecast accuracy. Using a dynamic multivariate functional time series method, we consider joint modeling and forecasting multiple series. Illustrated by Japanese sub-national age-specific mortality rates from 1975 to 2016, we investigate one- to 15-step-ahead point and interval forecast accuracies for the two group structures.