矩阵因子模型在宏观经济数据填补中的运用：一种算法新探

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摘 要：随着大数据技术的飞速发展，高维数据的缺失问题变得愈发显著，尽管如此，针对这一问题的研究仍然为准确识别并妥善处理数据存储和采集中出现数据缺失问题，基于矩阵因子模型的缺失数据填补算法，在保证矩阵时序数据结构的完整性的同时，可利用矩阵因子揭示数据中的行间依赖性和列间依赖性。进一步考虑到时间序列数据中可能存在动态交互作用，借助这种多维依赖性可以更精确地估算缺失值，从而构建结合矩阵因子和时间序列的矩阵因子填补衍生模型。（剩余14378字）

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