Zero-modified Count Time Series with Markovian Intensities
具有马尔可夫强度的零修正计数时间序列AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究具有马尔可夫潜在强度的计数时间序列及其状态空间估计。
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…
具有马尔可夫强度的零修正计数时间序列
- 研究问题
- 对于零值出现频率高于或低于标准计数模型的时间序列，如何借助潜在马尔可夫强度建模并估计模型参数？
- 方法与思路
- 作者研究零修正泊松和负二项序列，以非负马尔可夫序列生成强度，利用广义状态空间、估计方程和广义卡尔曼滤波估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出同时处理零膨胀与零缩减的计数序列方法，并通过模拟及真实数据展示模型、潜在强度提取和参数估计的应用。
- 阅读关注点
- 应核对零修正分布、强度转移机制和状态空间表达，以及广义卡尔曼滤波的适用条件、估计方程与参数识别关系。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未说明参数估计的理论性质、应用数据或比较性能的数值结果。
原文摘要
This paper proposes a method for analyzing count time series with inflation or deflation of zeros. In particular, zero-modified Poisson and zero-modified negative binomial series with intensities generated by non-negative Markov sequences are studied in detail. Parameters of the model are estimated by the method of estimating equations which is facilitated by expressing the model in a generalized state space form. The latent intensities required for estimation are extracted using generalized Kalman filter. The applications of proposed model and its estimation methods are illustrated using simulated and real data sets.