ENH: allow exogenous variable to be numpy 2-d array
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 38/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- numpy, python
- 領域
- data, machine-learning
調査の方向性
The request is to extend the forecast method on ARCH model results so exogenous variables can be a 2-d numpy array of shape (horizon, scenario) instead of looping per scenario. Locate that method and how exogenous inputs are currently consumed, then add the matrix-oriented path so each scenario’s y_t is returned. Confirm with existing forecast tests plus cases that pass a 2-d exogenous array.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi,
I'd like to suggest that the forecast method of the arch model result be capable of accepting exogenous variables as (horizon, scenario), 2d numpy array. Right now, the solution with a for-loop for every scenario x does not take advantage of matrix multiplication that can be done more efficiently:
$$ y_{t+1, i_scenario} = \beta 1_{i_scenario, j_scenario} x_{t+1, j_scenario} + \ldots $$
and this slows down computations considerably for someone calculating simulations for several paths and several time-series $y_t$ for a single task, say if one wants to look at several risk factors that have an exogenous systemic risk factor.
This would be useful if the output includes y_t for each scenario (not only unconditional means).
- 主要言語
- Python
- スター
- 1.6k
- フォーク
- 298
- 平均マージ
- 15時間 20分
- マージ済み PR（30日）
- 101
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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