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High-Dimensional Matrix-Variate Diffusion Index Models for Time Series Forecasting

Zhiren Ma · Qian Zhao · Riquan Zhang · Zhaoxing Gao首次提交 2025-08-06 · 修订 2025-08-06 · v1arXiv预印本

用于时间序列预测的高维矩阵扩散指数模型AI 解读

This paper proposes a novel diffusion-index model for forecasting when predictors are high-dimensional matrix-valued time series. We apply an $α$ -PCA method to extract low-dimensional matrix factors and build a bilinear regression linking future outcomes to these factors, estimated via iterative least squares. To handle weak factor structures, we introduce a supervised screening step to select informative rows and columns. Theoretical properties, including consistency and…This paper proposes a novel diffusion-index model for forecasting when predictors are high-dimensional matrix-valued time series. We apply an $α$-PCA method to extract low-dimensional matrix factors and build a bilinear regression linking future outcomes to these factors, estimated via iterative least squares. To handle weak factor structures, we introduce a supervised screening step to select informative rows and columns. Theoretical properties, including consistency and…

宏观 · 时间序列高维与机器学习宏观 · 因子模型

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