基于Lasso-MIDAS模型的混频时间序列预测研究

Research on mixed-frequency time series prediction based on Lasso-MIDAS model
罗楠
王璐
吴江斌
夏正兰
西南交通大学 数学学院, 成都 611756

摘要

针对传统的时间序列预测方法在处理复杂丰富的大数据时常面临变量间抽样频率不同、数据相关性复杂等问题,基于Lasso算法和混频数据抽样模型(MIDAS)提出了不改变数据结构的混频时序预测模型Lasso-MIDAS。该模型通过融合MIDAS处理混频信息的机制和Lasso算法的压缩特性来实现估计预测,实时修正对预测最有效的混频变量集;根据常见的正则化方法岭回归设计了Ridge-MIDAS模型用做对比。实验结果表明,Lasso-MIDAS在预测性能上优于标准MIDAS模型及对比模型,验证了该方法在混频时间序列预测方面的有效性。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(72071162)
四川省社科规划项目(SC20TJ004)
成都软科学研究项目(2020-RK00-00070-ZF)
中央高校基本科研业务费专项项目(2682020ZT98)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.09.0395
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1003-1007
文章编号: 1001-3695(2022)04-007-1003-05

发布历史

[2021-11-28] 优先出版
[2022-04-05] 印刷出版

引用本文

罗楠, 王璐, 吴江斌, 等. 基于Lasso-MIDAS模型的混频时间序列预测研究 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (4): 1003-1007. (Luo Nan, Wang Lu, Wu Jiangbin, et al. Research on mixed-frequency time series prediction based on Lasso-MIDAS model [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (4): 1003-1007. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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