Forecast model category

Multivariato, gruppo Lasso

Nel 2006, Yuan e Lin hanno introdotto il lazo di gruppo per consentire di selezionare insieme gruppi predefiniti di covariate all'interno o all'esterno di un modello, in modo che tutti i membri di un particolare gruppo siano inclusi o meno.
VAR Lag weighted Lasso
Consists of a Lasso penalty that increases geometrically with lag. This means that shorter lags are prioritized in these models, compared to the set up in other VAR models.
VARX - Sanzioni proprie e di altro tipo sparse di gruppo
Sparse si riferisce al non penalizzare un intero gruppo. In alcuni scenari, una penalità di gruppo può essere troppo restrittiva. D'altra parte, la presenza di molti gruppi aumenterà notevolmente i tempi di calcolo e generalmente non migliorerà le prestazioni di previsione.
VARX Endogenous-First
VARX Endegenous-First utilizes a penalty to prioritize endogenous series. At a given lag, an exogenous series can enter the model only if their endogenous counterpart is nonzero.
VARX Lag Group Lasso
Groups the series based on the lags of the explanatory variables. The model selects the variables and their lags based on lag grouping, meaning that the 1st lags, 2nd lags etc. of all variables are put into groups. If not contributing, entire groups will then be penalized.
VARX Penalità propria/di altro gruppo
In questo modello il raggruppamento distingue tra i ritardi propri di una serie e quelli di altre serie. Questa struttura è simile a Componentwise (vedi sotto) ma dà la priorità ai ritardi «propri» rispetto agli «altri» ritardi per un ritardo specifico. Ciò si basa sull'ipotesi che i propri lag siano più informativi degli altri.

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