Using the Bootstrap as an Aid in Choosing the Approximate Representation for Vector Time Series
用自助法辅助选择向量时间序列的近似表示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：摘要直接研究向量自回归及其状态空间近似，并以预测表现作为选择依据，对应时间序列分析与预测。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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用自助法辅助选择向量时间序列的近似表示
- 研究问题
- 对于向量自回归模型的等价状态空间表示，如何选择预测表现更好的近似表示，能否改进仅依据估计 Hankel 奇异值的选择办法？
- 方法与思路
- 作者提出自助法程序，以各候选近似表示的预测表现作为选择依据，并将这一程序与仅使用估计 Hankel 奇异值的方法比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，按预测表现选择近似表示的自助法程序，可明显改进仅依据估计 Hankel 奇异值的方案；未报告改进幅度或具体结果。
- 阅读关注点
- 应核对自助抽样方案、候选近似的构造、预测表现的评价指标，以及比较结果采用何种预测期、样本划分和模型设定。
- 阅读边界
- 摘要未说明所用数据、自助法如何保留序列依赖或具体预测误差；作者报告的改进不能直接外推到其他模型、样本和预测期。
原文摘要
In this article, a procedure is presented to use the bootstrap in choosing the best approximation in terms of forecasting performance for the equivalent state-space representation of a vector autoregressive model. It is found that the proposed procedure, which uses each approximator's forecasting performance, can enhance considerably an approach based simply on the estimated Hankel singular values.