基于图模型的多维时间序列分析

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内容简介

前言

第1章 引言

1.1 多维时间序列图模型概述

1.2 多维时间序列图模型的基本知识

1.3 非线性时间序列中的独立性检验

1.4 Lasso方法

第2章 多维时间序列的条件互信息图模型

2.1 非线性时间序列相依联系的条件互信息检验方法

2.2 多维非线性时间序列的条件互信息图模型

2.3 多维时间序列的线性条件互信息图模型

2.4 小结

第3章 结构VAR模型的广义有向非循环图模型

3.1 结构 VAR模型的线性广义条件独立图

3.2 结构 VAR模型的线性广义有向非循环图

3.3 非线性结构VAR模型辨识的广义条件独立图

3.4 非线性结构 VAR模型的广义有向非循环图

3.5 小结

第4章 多维时间序列的Granger因果图模型

4.1 Granger因果图模型学习的条件互信息方法

4.2 时变偏Granger因果关系检验及其应用

4.3 小结

第5章 带隐变量的多维时间序列图模型

5.1 结构 VAR模型的隐祖先图

5.2 带隐变量的非高斯结构 VAR模型因果相依联系辨识

5.3 小结

第6章 多维时间序列时变图模型

6.1 分段平稳VAR模型的组Lasso估计及其性质

6.2 变点和参数的相容性估计

6.3 数值模拟与分析

6.4 结论

6.5 定理的证明

第7章 多维宏观经济时间序列图模型

7.1 宏观经济变量的高斯图模型

7.2 宏观经济变量相依联系的多图模型

7.3 小结