英文标题：
《Improving predictability of time series using maximum entropy methods》
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作者：
Gregor Chliamovitch, Alexandre Dupuis, Bastien Chopard, Anton Golub
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最新提交年份：
2014
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英文摘要：
  We discuss how maximum entropy methods may be applied to the reconstruction of Markov processes underlying empirical time series and compare this approach to usual frequency sampling. It is shown that, at least in low dimension, there exists a subset of the space of stochastic matrices for which the MaxEnt method is more efficient than sampling, in the sense that shorter historical samples have to be considered to reach the same accuracy. Considering short samples is of particular interest when modelling smoothly non-stationary processes, for then it provides, under some conditions, a powerful forecasting tool. The method is illustrated for a discretized empirical series of exchange rates.
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中文摘要：
我们讨论了如何将最大熵方法应用于经验时间序列下马尔可夫过程的重构，并将这种方法与通常的频率采样进行了比较。结果表明，至少在低维情况下，随机矩阵空间中存在一个子集，在这个意义上，MaxEnt方法比抽样更有效，即必须考虑较短的历史样本才能达到相同的精度。在对平稳非平稳过程建模时，考虑短样本尤其重要，因为在某些情况下，它提供了一个强大的预测工具。该方法适用于离散化的汇率经验序列。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Risk Management        风险管理
分类描述：Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Chaotic Dynamics        混沌动力学
分类描述：Dynamical systems, chaos, quantum chaos, topological dynamics, cycle expansions, turbulence, propagation
动力系统，混沌，量子混沌，拓扑动力学，循环展开，湍流，传播
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Data Analysis, Statistics and Probability        数据分析、统计与概率
分类描述：Methods, software and hardware for physics data analysis: data processing and storage; measurement methodology; statistical and mathematical aspects such as parametrization and uncertainties.
物理数据分析的方法、软硬件：数据处理与存储；测量方法；统计和数学方面，如参数化和不确定性。
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