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唐，陈;尚汉林;杨彦荣

聚类和预测多功能时间序列。 （英语） Zbl 1498.62327号

附录申请。斯达。 16，第4期，2523-2553（2022）.
总结：对多个国家的同质年龄别死亡率进行建模和预测，可以改进长期预测。输入联合模型的数据通常根据名义属性进行分组，例如地理区域、种族群体和社会经济状况，这些属性可能仍然包含异质性并恶化预测结果。为了解决这个问题，本文提出了一种新的聚类技术，基于功能面板数据建模来追求多功能时间序列之间的同质性。使用具有固定效果的功能面板数据模型，我们可以提取常见的功能时间序列特征。这些共同特征可以分解为两个部分：功能时间趋势和功能变化模式（功能模式）。功能时间趋势反映了跨时间的动态，而功能模式捕捉曲线内的波动。提出的聚类方法通过考虑曲线之间的变化模式和时间动态，搜索多个国家的同质年龄别死亡率。通过蒙特卡罗模拟，我们证明了所提出的聚类技术优于其他现有方法，并且能够处理特征值缓慢衰减的复杂情况。在实证数据分析中，我们发现年龄别死亡率的聚类结果可以通过地理区域、种族群体和社会经济地位的组合来解释。我们进一步表明，在预测特定年龄死亡率方面，我们的模型比几种基准方法产生了更准确的预测。

MSC公司：

62第25页 统计学在社会科学中的应用
62H25个 因子分析和主成分；对应分析
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62M20型 随机过程推断和预测
62升10 功能数据分析

关键词：

年龄别死亡率预测;功能面板数据;功能主成分分析;功能时间序列;多级功能数据

软件：

WinBUGS公司;预测;频率.fda;MTS公司;自由贸易区;功能HDDC;人口统计学;人类死亡率;彩虹
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛C.Tang｝等人，Ann.Appl。Stat.16，No.4，2523--2553（2022；Zbl 1498.62327）
全文： 内政部 arXiv公司

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