预印本前沿

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Global Persistence, Local Residual Structure: Forecasting Heterogeneous Investment Panels

Oleg Roshka首次提交 2026-04-10 · 修订 2026-05-04 · v2arXiv预印本

全局持续性与局部残差结构：异质投资面板预测AI 解读

On a 93-actor quarterly panel mixing macro indicators, institutional data, and firm-level investment ratios, global factor augmentation degrades prediction for actor subgroups whose dynamics are misrepresented by the shared basis. A two-stage architecture -- global pooled AR(1) for shared persistence, block-specific local models for residual dynamics -- improves full-panel out-of-sample $R^2$ from 0.630 to 0.677 ( $Δ= +0.047$ , CI $[+0.036, +0.058]$ , 10/10 windows, placebo $p \leq 0.001$ …On a 93-actor quarterly panel mixing macro indicators, institutional data, and firm-level investment ratios, global factor augmentation degrades prediction for actor subgroups whose dynamics are misrepresented by the shared basis. A two-stage architecture -- global pooled AR(1) for shared persistence, block-specific local models for residual dynamics -- improves full-panel out-of-sample $R^2$ from 0.630 to 0.677 ($Δ= +0.047$, CI $[+0.036, +0.058]$, 10/10 windows, placebo $p \leq 0.001$…

宏观 · 宏观面板异质性面板因子模型

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-01

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