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吕加默，大卫;菲利普·鲍曼（Philipp F.M.Baumann）。;托马斯·奈布;托尔斯滕·霍霍恩

利用自回归变换模型进行概率时间序列预测。 （英语） Zbl 1516.62028号

统计计算。 33，第2号，第37号论文，第11页（2023年）.
摘要：时间序列的概率预测是许多应用和研究领域中的一个重要问题。为了从概率预测中得出结论，我们必须确保用于近似真实预测分布的模型类具有足够的表达能力。然而，模型本身的特征，例如其不确定性或特征-输出关系，也同样重要。本文提出了自回归变换模型（ATM），这是一个受各种研究方向启发的模型类，它使用半参数分布假设和可解释的模型规范来统一表达性分布预测。我们通过对几个模拟和实际预测数据集的经验评估，从理论上证明了ATM的特性。

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62M20型 随机过程的推断与预测

关键词：

半参数模型;条件密度估计;分布回归;规范化流

软件：

PySDDR公司;亚当;预测;PMTK公司;预测;美国astsa;纳德
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Rügamer}等人，《统计计算》。33，第2号，第37号论文，第11页（2023；Zbl 1516.62028）
全文： 内政部 arXiv公司
OA许可证

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