A Mixture Integer GARCH Model with Application to Modeling and Forecasting COVID-19 Counts
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Notice bibliographique
Résumé
This article introduces a flexible time series regression model known as the Mixture of Integer-Valued Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (MINGARCH). Mixture models provide versatile frameworks for capturing heterogeneity in count data, including features such as multiple peaks, seasonality, and intervention effects. The proposed model is applied to regional COVID-19 data from Malaysia. To account for geographical variability, five regions—Selangor, Kuala Lumpur, Penang, Johor, and Sarawak—were selected for analysis, covering a total of 86 weeks of data. Comparative analysis with existing time series regression models demonstrates that MINGARCH outperforms alternative approaches. Further investigation into forecasting reveals that MINGARCH yields superior performance in regions with high population density, and significant influencing factors have been identified. In low-density regions, confirmed cases peaked within three weeks, whereas high-density regions exhibited a monthly seasonal pattern. Forecasting metrics—including MAPE, MAE, and RMSE—are significantly lower for the MINGARCH model compared to other models. These results suggest that MINGARCH is well-suited for forecasting disease spread in urban and densely populated areas, offering valuable insights for policymaking.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle