预印本前沿

收录说明

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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Multiple change point detection based on Hodrick-Prescott and $l_1$ filtering method for random walk time series dataMultiple change point detection based on Hodrick-Prescott and $l_1$ filtering method for random walk time series data

Xiyuan Liu首次提交 2025-01-21 · 修订 2025-04-19 · v3arXiv预印本

基于 HP 与 l₁ 滤波的随机游走时间序列多变点检测AI 解读

We propose new methods for detecting multiple change points in time series, specifically designed for random walk processes, where stationarity and variance changes present challenges. Our approach combines two trend estimation methods: the Hodrick Prescott (HP) filter and the l1 filter. A major challenge in these methods is selecting the tuning parameter lambda, which we address by introducing two selection techniques. For the HP based change point detection, we propose a…

宏观 · 时间序列宏观 · 结构变化

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓

Multiple change point detection based on Hodrick-Prescott and l1l_1l1​ filtering method for random walk time series dataMultiple change point detection based on Hodrick-Prescott and $l_1$ filtering method for random walk time series data

Multiple change point detection based on Hodrick-Prescott and $l_1$ filtering method for random walk time series dataMultiple change point detection based on Hodrick-Prescott and $l_1$ filtering method for random walk time series data