Value of Information in the Mean-Square Case and its Application to the Analysis of Financial Time-Series Forecast
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摘要
本文基于信息价值理论，推导了均方误差最小值与香农互信息的函数关系，构建了残差误差的理论下界。通过应用该理论，作者对加密货币对数收益率时间序列预测模型进行了性能分析。结果表明，不同模型的拟合误差大致接近理论下界，且利用多资产及多个滞后期的组合预测信息量更大，预测效果更优。此外，信息价值理论为模型选择与参数调优提供了理论指导，提升了时间序列预测的理解和效率 [page::0][page::1][page::5][page::6][page::10][page::12]。
