Determining a portfolio of linear time series models
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究线性时间序列模型选择，并明确将保留模型用于后续预测任务。
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确定线性时间序列模型的候选集合
- 研究问题
- 在线性时间序列的阶数与规格选择中，如何依据证据强弱保留多个合理模型，为后续预测等任务形成实用的候选集合？
- 方法与思路
- 作者结合后验赔率比与 Jeffreys 的证据等级比较不同模型规格，将选择准则用于确定一组合理模型，并开展模拟展示。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出确定多个合理时间序列模型的实用方法，避免过于机械地应用阶数选择准则；模拟展示程序的实际效果。
- 阅读关注点
- 应核对后验赔率的计算、先验设定与证据等级阈值，检查候选模型保留规则，并确认预测用途是否经过直接比较检验。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；摘要未给出先验、阈值或预测结果，模型候选集合不等同于已验证的组合预测，更非投资组合。
原文摘要
The paper applies selection criteria to order determination in linear time series models in a less mechanical fashion than is often found. This is achieved via posterior odds ratios and by applying concepts of grades of evidence advanced by Jeffreys (1961). It is shown how alternative specifications may be compared and this leads to the development of a practical method for determining a portfolio of different models, each of which may be regarded as reasonable for the data and which could be useful in subsequent tasks such as forecasting. To complement the theory, some simulation experiments are reported which illustrate the practical efficacy of the procedure.