11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

模型选择:使用网格搜索或信息准则(如AIC、BIC)选择最佳参数模型验证:使用交叉验证或滚动预测评估模型性能定期重估:在新数据可用时更新模型参数ARIMA模型是时间序列分析中最常用和最强大的工具之一。它的灵活性使其能够适应各种不同类型的时间序列数据,但同时也要求分析者具有丰富的经验和专业知识来正确指定和解释模型。

下半年十年期国债走势的分析 ——基于VAR模型的分析

综合AIC、BIC、FPE、HQIC等指标判断,模型的最优滞后阶数为3阶,故选择VAR(3)模型对样本训练集进行分析。图表21:模型滞后阶数选择数据来源:模型计算、恒泰证券研究所1.2、VAR(3)模型概览基于训练集数据,我们拟合模型参数如图表5所示。从回归系数来看,长期利率与最近一期经济成长、发展质量正相关;与价格水平、资金...

《经济管理学刊》| 2024年第3卷第2期目录、摘要

原模型、AIC模型和BIC模型外样本检验的AUC值均超过了92%,展现了出色的识别精度。此外,为衡量该模型在真实场景下的性能,将负例通过Bootstrap方法扩大,同时保持正例不变,发现在23.1%的覆盖率下,模型可实现90%的正例捕获率,进一步证明了其在实际应用中的有效性和可靠性。关键词:汽车行业;电话销售;语音分析;逻辑回...

高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

与AIC类似,BIC平衡了模型拟合和复杂性,但对具有更多参数的模型施加了更大的惩罚,因为p乘以log(n)而不是2。在Scikit-Learn中,可以使用gmm类的aic()和bic()方法来计算这些度量。例如上面的GMM聚类的AIC和BIC值为:print(f'AIC={gmm.aic(X):.3f}')print(f'BIC={gmm.bic(X):.3f}')#AIC=...

磨玻璃型肺腺癌AI研究成果发表,推想持续引领肺癌诊疗智能化落地

在三个模型中,校准曲线在训练集和验证集中IAC的预测概率和实际观察概率之间表现出良好的一致性。尽管临床模型在训练集和验证集中表现出更好的AIC和BIC值,但从AUC值的比较来看,直方图模型(AUC=0.892)与临床特征模型(AUC=0.852)和融合模型(AUC=0.886)相比具有更好的判别能力。

临床预测模型 3 部曲,一看就会,一做就对!

而这个环节,我们是想给某个嫌疑人定罪,主要看B系数和P值(www.e993.com)2024年11月23日。03.预测结局,即谁还会犯罪?比如说,通过发现风险和验证风险后,你发现长期喝酒的人更容易发生肝癌,那你能不能构建一个模型,用这个模型去预测到底会不会得肝癌呢。也就是说通过刻画犯罪分子画像,预测未来犯罪可能性,主要看AIC/BIC。

HA树脂血液灌流联合血液透析治疗终末期肾病的成本-效果分析

依据赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、临床合理性,比较K-M曲线与拟合曲线选择最优拟合分布。最优参数模型拟合结果显示,治疗组和对照组患者发生CVD事件的生存曲线服从weibull分布,未发生CVD事件的生存曲线分别服从lognormal和exponential分布。1.3.2成本...

中国石油和化工行业景气指数完善报告

2)建模和预测模型管理方面的功能通常包括:提供常用模型的建立,估计,预测和情景分析功能,具体模型类别有:VAR模型,ADL模型,ECM模型及其他宏观经济结构模型,简单回归模型,指数平滑模型,趋势模型.对时间序列模型和VAR模型提供根据AIC或BIC准则自动生成最优模型的功能.213)由于涉及模型较多,需要研制...

系统性金融风险的监测和度量 ——基于中国金融体系的研究

本文进行MSVAR模型分析,根据AIC和BIC准则确定模型的最佳滞后阶数为1阶,得出的区域平滑概率如下.18图3MSVAR模型平滑概率图通过计算得出的MSVAR模型状态转移概率为P11P12P13P??P21P22P23P31P32P33(3)可以看出低度风险,中度风险和高度风险的稳定概率分别为0.946,0.950...

哪些因素决定了指数基金规模?

常用的评价指标有两个,分别为AIC和BIC,它们的定义如下:AIC=nln(RSS)+2kBIC=nln(RSS)+ln??(n)k其中RSS为拟合的残差平方和,k为模型中的因子数量,n为样本量。两个指标的取值越小,代表模型越好。可以看到,对于同一个模型,当样本量n足够大的时候,BIC的取值会比AIC的取值大,而且一般来说用BIC作为评价指标...