arXiv 论文分解时序非平稳下的模型排名反转机制
原文标题：Decomposing Rank Reversals under Temporal Nonstationarity: Alignment, Aggressiveness, and Instability
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论文针对时序非平稳下模型排名随训练窗口反转的现象，提出将样本外 R² 分解为目标对齐、失校准激进性与预测不稳定性三部分，并刻画复杂度相边界、给出局部漂移下岭回归的最优记忆闭式解。在 14 种线性、树模型与神经网络架构的大规模金融面板基准上验证，排名反转主要由失校准激进性的可预测激增驱动。
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