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Factor modelling for high-dimensional functional time series

Shaojun Guo · Xinghao Qiao · Qingsong Wang · Zihan Wang首次提交 2021-12-27 · 修订 2024-07-09 · v3arXiv预印本

高维函数型时间序列的因子建模AI 解读

Many economic and scientific problems involve the analysis of high-dimensional functional time series, where the number of functional variables $p$ diverges as the number of serially dependent observations $n$ increases. In this paper, we present a novel functional factor model for high-dimensional functional time series that maintains and makes use of the functional and dynamic structure to achieve great dimension reduction and find the latent factor structure. To estimate…Many economic and scientific problems involve the analysis of high-dimensional functional time series, where the number of functional variables $p$ diverges as the number of serially dependent observations $n$ increases. In this paper, we present a novel functional factor model for high-dimensional functional time series that maintains and makes use of the functional and dynamic structure to achieve great dimension reduction and find the latent factor structure. To estimate…

宏观 · 时间序列正则化与变量选择宏观 · 因子模型

关联记录被引 6 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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