金融領域的張量時間序列：建模、估計與預測( I );Tensor Time Series for Finance: Modeling, Estimation, and Forecasting( I )

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題名:	金融領域的張量時間序列：建模、估計與預測( I );Tensor Time Series for Finance: Modeling, Estimation, and Forecasting( I )
作者:	黃士峰
貢獻者:	國立中央大學統計研究所
關鍵詞:	貝氏變數選取法;因子模型;矩陣時間序列;張量分解;Bayesian variable selection;factor model;matrix-variate time series;tensor decomposition
日期:	2026-07-23
上傳時間:	2026-07-27 15:43:02 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本計畫擬發展一套通用且高計算效率的張量時間序列模型估計演算法，該演算法可使研究人員與實務工作者在合理的計算時間內，於多種分解模式下分析張量資料，進而從不同角度萃取更多有價值的資訊。同時本計畫將應用所提出的方法於金融、氣象及流行病學等領域的張量資料，透過實證分析系統性地評估所提出方法的實際效能與表現。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[統計研究所] 研究計畫

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