A Semi-Parametric Integer-Valued Autoregressive Model with Covariates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We consider a low count data INAR (Integer Autoregressive Regression) model in which the arrivals are modelled non-parametrically and are allowed to contain covariates. Accommodating possible covariates is important as exogenous variability, such as seasonality, often needs to be catered for. The main challenge is to maintain the axiomatic properties of the arrivals non-parametric mass function while, at the same time, incorporating covariates directly into the associated probabilities. Compared with models that impose standard distributions such as Poisson or Negative Binomial for the arrivals, our approach is more flexible and provides a general arrival specification. The dependence structure is parametric and uses the standard binomial thinning operator. The parameters are estimated by the Maximum Likelihood. Monte Carlo simulations show that our proposed model performs very well with good finite sample results. Two empirical issues are addressed where incorporating covariates is a prerequisite for successful modelling. The first incorporates seasonal covariates into a semi-parametric model for forecasting the numbers of claimants of wage loss benefits in the logging industry in British Columbia, Canada. The second investigates if macro-economic indicators in an economy may be useful in predicting the number of bank failures in the US financial sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».