预印本前沿

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Determination of the effective cointegration rank in high-dimensional time-series predictive regressions

Puyi Fang · Zhaoxing Gao · Ruey S. Tsay首次提交 2023-04-24 · 修订 2023-04-25 · v2arXiv预印本

高维时间序列预测回归中有效协整秩的确定AI 解读

This paper proposes a new approach to identifying the effective cointegration rank in high-dimensional unit-root (HDUR) time series from a prediction perspective using reduced-rank regression. For a HDUR process $\mathbf{x}_t\in \mathbb{R}^N$ and a stationary series $\mathbf{y}_t\in \mathbb{R}^p$ of interest, our goal is to predict future values of $\mathbf{y}_t$ using $\mathbf{x}_t$ and lagged values of $\mathbf{y}_t$ . The proposed framework consists of a two-step…This paper proposes a new approach to identifying the effective cointegration rank in high-dimensional unit-root (HDUR) time series from a prediction perspective using reduced-rank regression. For a HDUR process $\mathbf{x}_t\in \mathbb{R}^N$ and a stationary series $\mathbf{y}_t\in \mathbb{R}^p$ of interest, our goal is to predict future values of $\mathbf{y}_t$ using $\mathbf{x}_t$ and lagged values of $\mathbf{y}_t$. The proposed framework consists of a two-step…

宏观 · 时间序列高维与机器学习单位根与协整

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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