Matlab コードを使用した GMDH アルゴリズムに基づく時系列予測
時系列予測は、時系列データの統計分析と予測を通じて法則を探求する特別な予測方法です。時系列予測は、データマイニング、財務予測、天気予報などの分野で重要なツールとなっています。GMDH アルゴリズムは、効果的な予測アルゴリズムとして、時系列予測でも広く使用されています。
GMDH (Group Method of Data Handling) アルゴリズムはデータ駆動型のモデリング手法であり、新しい次元を継続的に追加してモデルの精度を徐々に向上させる多項式近似手法を使用します。GMDH アルゴリズムの利点の 1 つは、特徴を自動的に選択でき、トレーニング プロセスが比較的高速であることです。
以下では、GMDH アルゴリズムを使用して時系列予測を実装する方法と、対応する Matlab コードを提供する方法を紹介します。
- データの準備
まず、時系列データのセットを準備する必要があります。ここでは、2000 年から 2017 年までの S&P 500 指数の毎日の終値のボラティリティを含むボラティリティ データセットを使用します。
matlab では、関数 readtable を使用してデータ ファイルを csv 形式で読み取り、関数 datetime を使用して日付データを時刻形式に変換できます。
data = readtable('vix.csv');
dates = datetime