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The method of residual‑based bootstrap averaging of the forecast ensemble

Financial Innovation 2023年第1期9卷 991-1002页

作者： vera ivanyuk Department of Data Analysis and Machine Learning Financial University49 Leningradsky ProspektMoscowRussia 125993

This paper presents an optimization approach—residual-based bootstrap averaging(RBBA)—for different types of forecast *** traditional residual-mean-square-error-based ensemble forecast averaging approaches,the RBBA method attempts to find optimal forecast weights in an ensemble and allows for their combi-nation into the most effective additive *** the RBBA method,all the different types of forecasts obtain the optimal weights for ensemble residuals that are statisti-cally optimal in terms of the fitness function of the *** studies have been conducted to demonstrate why and how the RBBA method *** experi-mental results based on the real-world time series of contemporary stock exchanges show that the RBBA method can produce ensemble forecasts with good generalization ability.

关键词： Forecast ensembles Time series Artificial neural networks

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