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Wasserstein Exponential Smoothing for Distributional Time Series Forecasting

Takuo Matsubara · Peiwen Jiang · Minh-Ngoc Tran · Wilson Ye Chen首次提交 2026-06-04 · 修订 2026-08-21 · v2arXiv预印本

用于分布时间序列预测的 Wasserstein 指数平滑AI 解读

Distributional time series arise when each temporal observation is a probability distribution rather than a scalar. We propose Wasserstein exponential smoothing (WES), a one-parameter recursive forecasting method for distributional time series on $\mathbb{R}$ . The method adapts the practical logic of classical exponential smoothing to probability distributions by updating forecast distributions along Wasserstein geodesics. This yields a simple filter that can be applied…Distributional time series arise when each temporal observation is a probability distribution rather than a scalar. We propose Wasserstein exponential smoothing (WES), a one-parameter recursive forecasting method for distributional time series on $\mathbb{R}$. The method adapts the practical logic of classical exponential smoothing to probability distributions by updating forecast distributions along Wasserstein geodesics. This yields a simple filter that can be applied…

宏观 · 时间序列宏观 · 预测与即时预测金融 · 高频计量

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-01

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