Empirical Mode Decomposition and Graph Transformation of the MSCI World Index: A Multiscale Topological Analysis for Graph Neural Network Modeling
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摘要
本文将经验模态分解（EMD/EEMD/CEEMDAN）应用于MSCI World日度收盘价，提取多尺度IMF并通过自然能见度、水平能见度与复现图将每个IMF转为图结构，揭示高频IMF对应高聚类短径路的小世界型图，而低频IMF生成稀疏或高密度（NVG在低频时极高密度）结构；基于这些拓扑差异，提出为不同IMF定制GNN架构（例如混合多视图或可变池化/采样策略）的建议以提高预测效果 [page::7][page::9][page::15]
