시계열 모델링을 위한 스파르탄 랜덤 프로세스

초록

스파르탄 랜덤 프로세스(SRP)는 통계 물리학에서 영감을 얻은 에너지 기반 모델로, 시계열의 상관 구조를 효율적으로 추정하고 예측한다. 수정 모멘트 방법을 이용한 빠른 파라미터 추정과 최대우도법과의 비교, 그리고 S&P 500 분기 데이터에 대한 실험을 통해 Kolmogorov‑Wiener 예측기와 성능을 비교하였다.

상세 분석

스파르탄 랜덤 프로세스는 연속적인 시간 변수 t에 정의된 스칼라 필드 x(t)를 확률 변수로 보고, Ginzburg‑Landau 형태의 에너지 함수 H