High-Dimensional Knockoffs Inference for Time Series Data
时间序列数据的高维 Knockoffs 推断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：摘要明确处理时间序列依赖，并包含经济通胀数据的变量筛选应用。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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时间序列数据的高维 Knockoffs 推断
- 研究问题
- 在存在序列依赖、且协变量分布未知的高维时间序列中，如何开展变量筛选并控制错误发现率？
- 方法与思路
- 作者结合子抽样与 e 值提出 TSKI，并将稳健 model-X knockoffs 推广到时间序列，分析依赖及分布误设的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出渐近错误发现率控制的充分条件，并在广义线性时间序列模型中开展功效分析，以模拟和通胀研究展示表现。
- 阅读关注点
- 应核对子抽样规则、协变量分布估计误差、序列依赖条件，以及渐近错误率保证与有限样本功效之间的关系。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未列明充分条件，渐近控制不能直接解释为有限样本精确控制。
原文摘要
We make some initial attempt to establish the theoretical and methodological foundation for the model-X knockoffs inference for time series data. We suggest the method of time series knockoffs inference (TSKI) by exploiting the ideas of subsampling and e-values to address the difficulty caused by the serial dependence. We also generalize the robust knockoffs inference in Barber, Candès, and Samworth to the time series setting to relax the assumption of known covariate distribution required by model-X knockoffs, since such an assumption is overly stringent for time series data. We establish sufficient conditions under which TSKI achieves the asymptotic false discovery rate (FDR) control. Our technical analysis reveals the effects of serial dependence and unknown covariate distribution on the FDR control. We conduct a power analysis of TSKI using the Lasso coefficient difference knockoff statistic under the generalized linear time series models. The finite-sample performance of TSKI is illustrated with several simulation examples and an economic inflation study.