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Boosting High Dimensional Predictive Regressions with Time Varying Parameters

Kashif Yousuf · Serena Ng首次提交 2019-10-07 · 修订 2019-10-07 · v1arXiv预印本

时变参数高维预测回归的提升算法AI 解读

High dimensional predictive regressions are useful in wide range of applications. However, the theory is mainly developed assuming that the model is stationary with time invariant parameters. This is at odds with the prevalent evidence for parameter instability in economic time series, but theories for parameter instability are mainly developed for models with a small number of covariates. In this paper, we present two $L_2$ boosting algorithms for estimating high…High dimensional predictive regressions are useful in wide range of applications. However, the theory is mainly developed assuming that the model is stationary with time invariant parameters. This is at odds with the prevalent evidence for parameter instability in economic time series, but theories for parameter instability are mainly developed for models with a small number of covariates. In this paper, we present two $L_2$ boosting algorithms for estimating high…

宏观 · 时间序列机器学习与 DML 核、筛与局部多项式

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