6种有效的时间序列数据特征工程技术(使用Python)
例如可以使用ACF(自相关函数)和PACF(偏自相关函数)图。ACF:ACF图衡量时间序列与其滞后版本之间的相关性PACF:PACF图衡量时间序列与其滞后版本之间的相关性,但在消除了已由中间比较解释的变异之后对于我们的例子,这里是ACF和PACF图:fromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf,plot_pacfplot_acf(data[...
多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA
在单变量时间序列中,当时间序列在时间上具有相同的均值和方差,并且协方差取决于时间滞后时,它具有弱平稳性。同理m维多元时间序列也具有平稳性,如果每个分量序列都是弱平稳的,并且其均值和方差不随时间变化。如下图所示协方差和相关矩阵考虑平稳多元时间序列过程Z??的统计量。m维多元时间序列过程的均值可以写成:...
追问daily | 不相关的事件也能增强记忆;大语言模型开发的27个独特...
这一发现揭示了类似的TF结合位点组合如何能够生成不同的基因调控结果,并解释了DNA序列多态性如何导致转录变异和疾病的发生。研究结果为理解基因表达模式提供了新的视角,并强调了TSS数据在解码基因组调控信息中的重要性。研究发表在Nature上。#神经科学#Nature#基因调控#DNA编码#转录因子阅读论文:Duttke,Sas...
...平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列
在这一时期,所有解释变量的相对变量重要性都在上升。我们还可以看到,自2007年以来,发达的股票市场的作用有所增加。然而,在2013年之后,这种作用变得越来越小;而其他变量的作用开始增加。这一点非常明显,特别是对于汇率。图3应与图4可以看出。虽然,相对变量的重要性可能很高,但这个变量的回归系数的预期值可能在0左右...
澎湃新闻
在数学研究中,数学家经常会遇到一些自然出现的数字序列,这些序列可能依赖于变量n,如空间的维数、集合的基数等。你可以计算这些序列的前五个、六个或十个数字,然后将其输入到OEIS中进行比较。如果幸运的话,这个序列可能已经被别人放在那里了,可能来源于对某个完全不同的数学问题的研究。
IBM 改进生成式AI预测:利用时间模式而不仅是注意力机制
IBM今年早些时候根据Apache许可在HuggingFace上发布了开源TinyTimeMixer(TTM)模型(www.e993.com)2024年9月7日。TTM基于IBM的Granite基础模型,是一种轻量级预训练时间序列基础模型(TSFM),可用于基于补丁混合器架构的时间序列预测,补丁混合器架构能够学习跨时间和多个变量的上下文和相关性。
富国周期优势混合型证券投资基金二0二四年中期报告
自基金分级生效-14.88%1.00%-23.53%0.84%8.65%0.16%日起至今注:本基金业绩比较基准根据基金合同中投资策略及资产配置比例等相关规定构建,能够较好地反映本基金的风险收益特征。本基金每个交易日对业绩比较基准依据合同约定的权重比例进行再平衡处理,并用每日连乘方式计算得到指数基准的时间序列。3.2.2自基...
阈值向量误差修正模型TVECM对汇率金融时间序列数据分析|附数据代码
该模型通过引入阈值机制,能够捕捉汇率时间序列数据在不同状态下的非线性动态特征,从而更准确地刻画汇率波动的复杂性和多样性。与传统的向量误差修正模型(VECM)相比,TVECM模型不仅能够分析变量之间的长期均衡关系,还能进一步探讨变量在短期内对均衡偏离的调整过程,特别是在不同阈值状态下的调整差异。
Moirai:Salesforce的时间序列预测基础模型
Moirai是Salesforce开发的用于时间序列预测的基础模型。它被设计为一种通用模型,能够预测广泛的时间序列。为了实现这种灵活性,该模型解决了时间序列数据相关的几个挑战,包括:处理各种数据频率(小时、日、周等);适应任何数量和类型的协变量,无论它们在未来是否已知;...
铁矿石期货助力钢铁产业定价权提升
通过检验发现,LNF1和LNF2的ADF值均大于其临界值,表明两组时间序列均不平稳,但其一阶差分序列通过了ADF平稳性检验。之后进行协整检验的P值也小于5%,为0.479,表明两个变量之间存在协整关系。在确定两个变量存在协整关系后,通过AIC法则确定最优滞后阶数,并对两个变量进行Granger因果检验。下表为最佳滞后阶数确定的输出...