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Discovering Entity-Conditioned Lag Heterogeneity: A Lag-Gated Neural Audit Framework for Panel Time Series

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arXiv:2605.21542v1 Announce Type: new Abstract: Country-level temporal panels are widely used in empirical analysis. Researchers often need to audit how different entities respond to historical signals over different time horizons. Current approaches typically do not provide directly auditable entity-specific lag summaries. We formulate entity-conditioned heterogeneous lag discovery as a temporal panel mining task an

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Sujet: Discovering Entity-Conditioned Lag Heterogeneity: A Lag-Gated Neural Audit Framework for Panel Time Series
Site source: arxiv.org
Date de publication à la source: 2026-05-22
Date de collecte sur DzCademia: 2026-05-22

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