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Matching correlated VAR time series

Ernesto Araya · Hemant Tyagi首次提交 2025-11-23 · 修订 2026-06-14 · v2arXiv预印本

相关 VAR 时间序列的匹配AI 解读

We study the problem of matching correlated VAR time series databases, where a multivariate time series is observed along with a perturbed and permuted version, and the goal is to recover the unknown matching between them. To model this, we introduce a probabilistic framework in which two time series $(x_t)_{t\in[T]},(x^\#_t)_{t\in[T]}$ are jointly generated, such that $x^\#_t=x_{π^*(t)}+σ\tilde{x}_{π^*(t)}$ , where $(x_t)_{t\in[T]},(\tilde{x}_t)_{t\in[T]}$ are independent…We study the problem of matching correlated VAR time series databases, where a multivariate time series is observed along with a perturbed and permuted version, and the goal is to recover the unknown matching between them. To model this, we introduce a probabilistic framework in which two time series $(x_t)_{t\in[T]},(x^\#_t)_{t\in[T]}$ are jointly generated, such that $x^\#_t=x_{π^*(t)}+σ\tilde{x}_{π^*(t)}$, where $(x_t)_{t\in[T]},(\tilde{x}_t)_{t\in[T]}$ are independent…

宏观 · 时间序列 VAR 与局部投影极大与准极大似然

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-01

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