CV最新论文|3月8日 arXiv更新论文合集

尽管现有的多模态大型语言模型（MLLM）可以对视听内容做出响应，但这些响应有时是模棱两可的，无法描述特定的视听事件。为了克服这一局限性，我们引入了CAT，它通过三种方式增强了MLLM：1）除了直接桥接音频和视频外，我们还设计了一个线索聚合器，在动态视听场景中聚合与问题相关的线索，以丰富大型语言模型所需...

11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

移动平均系数\theta_i:表示过去白噪声误差对当前值的影响程度Python实现模型诊断ACF和PACF图分析残差的正态性检验Ljung-Box测试检验残差的独立性3、自回归移动平均(ARMA)模型自回归移动平均(ARMA)模型结合了自回归(AR)和移动平均(MA)模型的特性,能够同时捕捉时间序列的自相关性和移动平均特性。数学表示AR...

异质性自回归模型的预测优势

结论:分别使用AR(1)、AR(3)、ARFIMA(5,d,0)和HAR(3)预测外汇、期货和国债的的一天、一周和两周的样本外表现可知:(1)AR(1)、AR(3)与HAR(3)模型是基于一个包含1000个观测值的滚动窗口每日重新估计的。(2)对于ARFIMA(5,d,0)模型,系数d是预先估计的。(3)在进行了差分处理之后,Taylor展开的截断...

LPR改革对我国货币政策传导效应的影响研究

首先通过Durbin-Waston统计量(DWstat)对上述模型进行序列相关性检验。模型(1)DW1=0.73,模型(2)DW2=1.26,说明模型误差项存在自相关。因此,采用ARIMA模型对上述回归进行修正。应用Ljung-BoxQ检验,根据残差序列自相关结构,在模型(1)基础上使用二阶自回归和二阶移动平均过程AR(2)MA(2),在模型(2)基础上使用二阶...

自回归模型的优缺点及改进方向

首先确定AR模型的阶数P。这可以通过各种方法实现,如自相关函数(ACF)、偏自相关函数(PACF)的图形分析,或者使用信息准则(AIC、BIC)等统计方法来选择最优阶数。2.参数估计一旦确定了模型阶数,接下来需要估计模型参数α1,α2,...,αp。最常用的方法是最小二乘法(OLS)或其他优化算法,最小化残差平方和,以得到...

多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA

对于相关矩阵,只需使用方差矩阵对协方差矩阵进行归一化(www.e993.com)2024年11月12日。其中D是对角矩阵,每个元素是第i个分量序列的方差。所以ρ(k)的第i个对角元素是第i个分量序列Z??,??的自相关函数,而ρ(k)的(i,j)非对角元素是分量序列Z??,??和Z??,??之间的互相关函数。

中国高等教育将在2038年左右迎来历史性“生源拐点”!

(三)模型定阶模型定阶是指经过序列预处理后,根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关系阶数p和移动平均阶数q,然后选择适当的ARMA模型拟合观察值序列的过程。ACF图显示除了延迟1阶的自相关系数在2倍标准差范围之外,其他阶数的自相关系数都在2倍标准差范围内波动,且衰减过程无明显规律性,呈现拖尾属性;PACF...

超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)|二阶|差分|拟合|时序|...

自回归AR用自身变量的历史时间对自己预测自回归模型必须满足平稳性(可以使用差分)p阶自回归过程公式:y=u+求和a*y(t-i)+ey是当前值,u是常数项,e是误差项(服从独立同分布)y(t-i)当前预测的值与前P天相关,a是自相关系数...

R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险|附代码数据

我们有多种方法来估计AR-ARCH过程的参数。首先,让我们加载一些数据。##汇率数据是从OANDA获得data.1<-na.omit(merge(EUR_USD,GBP_USD,OIL_Brent))P<-data.1R<-na.omit(diff(log(P))*100)然后,我们绘制数据自相关。

徐忠、贾彦东:准确估计中国的自然利率,建立合适的宏观政策决策框架

(1)式显示,劳动生产率增长与自然利率正向相关。机制上,偏弱的劳动生产率增长会降低居民未来收入增长预期,促使居民增加储蓄以平滑未来消费。高储蓄将带来高资本积累率,并在长期内降低资本的边际产出,导致实际利率下降。长期内,生产率变动对自然利率的影响主要取决于居民的跨期替代弹性系数σ。若σ大于1,即居民乐于接受...