On the relation between Global VAR Models and Matrix Time Series Models with Multiple Terms
全球 VAR 与多项矩阵时间序列模型的关系AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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全球 VAR 与多项矩阵时间序列模型的关系
- 研究问题
- 全球向量自回归与多项矩阵时间序列模型都通过限制一般 VAR 减少参数，两类限制之间有哪些联系，何时能形成共同框架？
- 方法与思路
- 作者比较两类模型对多维 VAR 施加的参数限制，考察在适当约束下的共同结构，从矩阵时间序列视角解释全球 VAR。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在两类模型施加适当限制后可获得统一框架，帮助理解全球 VAR 的结构；摘要未陈述新的估计或预测性能结果。
- 阅读关注点
- 应核对多项矩阵模型的具体参数化、限制映射和等价范围，以及共同框架是否涉及识别、估计、稳定性或冲击解释。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未列明共同框架的限制条件，也未证明两类模型一般情况下完全等价。
原文摘要
Matrix valued time series (MaTS) and global vector autoregressive (GVAR) models both impose restrictions on the general VAR for multidimensional data sets, in order to bring down the number of parameters. Both models are motivated from a different viewpoint such that on first sight they do not have much in common. When investigating the models more closely, however, one notices many connections between the two model sets. This paper investigates the relations between the restrictions imposed by the two models. We show that under appropriate restrictions in both models we obtain a joint framework allowing to gain insight into the nature of GVARs from the viewpoint of MaTS.