Factor-augmented tree ensembles

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Filippo Pellegrino

Ngôn ngữ: eng

Ký hiệu phân loại: 785.19 *Nonets and larger ensembles

Thông tin xuất bản: 2021

Mô tả vật lý:

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 168266

This manuscript proposes to extend the information set of time-series regression trees with latent stationary factors extracted via state-space methods. In doing so, this approach generalises time-series regression trees on two dimensions. First, it allows to handle predictors that exhibit measurement error, non-stationary trends, seasonality and/or irregularities such as missing observations. Second, it gives a transparent way for using domain-specific theory to inform time-series regression trees. Empirically, ensembles of these factor-augmented trees provide a reliable approach for macro-finance problems. This article highlights it focussing on the lead-lag effect between equity volatility and the business cycle in the United States.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 36225755 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH