A log-linear model for non-stationary time series of counts
非平稳计数时间序列的对数线性模型AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究非平稳计数时间序列模型及其依赖性质，直接对应时间序列方法。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
非平稳计数时间序列的对数线性模型
- 研究问题
- 如何为具有强趋势的非平稳计数时间序列建立模型，使条件分布的均值绝对值与标准差保持相同数量级？
- 方法与思路
- 作者提出对数线性模型，从近似尺度不变的分布族选择条件分布，并证明计数过程具有指数速度衰减的绝对正则系数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新模型适合强趋势计数数据，并给出绝对正则性及其指数衰减结论，为后续统计应用提供依赖性质依据。
- 阅读关注点
- 应核对近似尺度不变分布族的定义、趋势与参数限制，以及非平稳过程的绝对正则性如何定义并支持统计推断。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实。摘要未给出模型方程、定理条件或经验结果，不能判断实际拟合优势。
原文摘要
We propose a new model for nonstationary integer-valued time series which is particularly suitable for data with a strong trend. In contrast to popular Poisson-INGARCH models, but in line with classical GARCH models, we propose to pick the conditional distributions from nearly scale invariant families where the mean absolute value and the standard deviation are of the same order of magnitude. As an important prerequisite for applications in statistics, we prove absolute regularity of the count process with exponentially decaying coefficients.