预印本前沿

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收录范围: 保留计量方法研究、相关统计基础，以及实质涉及计量方法的应用、教程、比较和综述。书评、刊务及明确无关内容不公开；身份或相关性证据不足的记录保留待核，补充可靠材料后可重新判断。; 预印本来自 arXiv 计量经济学及相关统计、金融分类和主题检索。主题检索从 2021 年起回补；关注作者追溯更早年份，部分历史文献按已核验编号补录。收录不表示通过同行评审，仍可能遗漏。; 本库首次提交范围：2004-06-23 — 2026-10-14。
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1 篇论文

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Protecting Time Series Data with Minimal Forecast Loss

Matthew J. Schneider · Jinwook Lee首次提交 2021-06-30 · 修订 2023-03-07 · v2arXiv预印本

以最小预测损失保护时间序列数据AI 解读

Forecasting could be negatively impacted due to anonymization requirements in data protection legislation. To measure the potential severity of this problem, we derive theoretical bounds for the loss to forecasts from additive exponential smoothing models using protected data. Following the guidelines of anonymization from the General Data Protection Regulation (GDPR) and California Consumer Privacy Act (CCPA), we develop the $k$ -nearest Time Series ( $k$ -nTS) Swapping and $k$ …Forecasting could be negatively impacted due to anonymization requirements in data protection legislation. To measure the potential severity of this problem, we derive theoretical bounds for the loss to forecasts from additive exponential smoothing models using protected data. Following the guidelines of anonymization from the General Data Protection Regulation (GDPR) and California Consumer Privacy Act (CCPA), we develop the $k$-nearest Time Series ($k$-nTS) Swapping and $k$…

宏观 · 时间序列宏观 · 预测与即时预测

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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