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directed information graph
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建模系统风险:一种时变非参数因果推理框架
我们提出了一个非参数的、时变的有向信息图(TV-DIG)框架来估计时间序列网络中不断演变的因果结构,从而解决传统计量经济模型在捕捉高维度、非线性和时变的系列之间相互关联方面的局限性。通过仿真实验和经验分析,我们评估了所提出模型的有效性,并报
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7 months ago
多元 Hawkes 过程学习网络:一种时间序列方法
本文研究了多个时间序列数据的影响结构的问题,通过对多元线性 Hawkes 过程的网络还原因果结构,并提出了算法来学习支持兴奋矩阵,最终在合成的多元 Hawkes 网络,股票市场和 MemeTracker 的真实数据集上进行了评估。
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8 years ago
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