時間序列橫斷面資料分析系統及其應用

專案詳細資料

Description

本計畫擬針對時間序列橫斷面(time-series-cross-section,簡記為TSCS)資料提出一新型態的分析系統。首先由不同觀點出發分別對TSCS資料建立模型,並依據各個模型所捕捉到的特徵分別建立其邊際網絡;再透過適當的方法將上述網絡進行融合(fusion)或特徵萃取,以提升融合後網絡的正確性與挑選出真正有用的特徵;最後透過融合後的網絡關係建立網絡時間序列模型以進行預測。本計畫將以財金資料為應用場域,分別從傳統時間序列建模、財務與投資理論、以及深度類神經網絡建模的角度出發,多元地捕捉對未來市場趨勢預測有用的特徵,再透過特徵融合與網絡時間序列建模步驟,完成所提出分析系統之建立。在實證研究方面,擬比較邊際網絡以及所提出系統之配適與預測結果,並將依各個模型所刻劃或挑選出的特徵,對市場行情進行預測並建立相關之投資組合,以比較其投資績效並探討所提出的系統是否能夠進一步提升預測或分類的準確度。
狀態已完成
有效的開始/結束日期1/08/2231/10/23

Keywords

  • 特徵融合、特徵提取、市場投資組合、網絡時間序列

指紋

探索此專案觸及的研究主題。這些標籤是根據基礎獎勵/補助款而產生。共同形成了獨特的指紋。