カオス時系列予測問題におけるSETARの性能評価とその改善

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  • カオス ジケイレツ ヨソク モンダイ ニ オケル SETAR ノ セイノウ ヒョウカ ト ソノ カイゼン
  • Performance Evaluation and Improvement of the SETAR in the Problem of Forecasting Chaotic Time Series

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抄録

本研究ではカオス時系列予測問題におけるSETARを検証する．従来どおりのSETARにおいても，MSEなどの数値としては十分な精度が実現できる．しかし，原系列と予測系列を図示すると，いまだ改善の余地があることが明白になってくる．そこで，SETARにおける区分数を増加させた局所ARモデル，SETARにダミー変数を加えたモデルの2つの手法を提案し性能評価を行った．ベンチマークとしては，「ファーマーとシドロウィッチの方法」を簡略化した局所ARモデルであるFARを用いた．結論として，SETARの区分数を増加させた局所ARモデルにはいくつかの問題が存在し精度を向上させることが困難なケースが存在した．しかし，SETARにダミー変数を加えると精度が改善されFARと比べても遜色のない精度を実現することができた．

In this paper we examine the SETAR in the problem of forecasting chaotic time sereies. In the ordinary SETAR, we can realize good accuracy from looking at the MSE. But it is clear that there is room for improvement after original sereies and forecasting one shown by diagram. So, we evaluate the Local AR model which is increased the number of partition in the SETAR and the SETAR with dummy variables. We use the local AR model which is called the FAR , simplified the Farner and Sidorowichi's method about the benchmark. In conclusion, it is difficult improving the accuracy of the SETAR bcause there are some problem in the Local AR model which is increased the number of partition in the SETAR. but we show the SETAR with dummy variables can improve and get good acuraccy almost like the FAR.

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