Two-mode network autoregressive model for large-scale networks
大规模二模网络的网络自回归模型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：摘要明确研究二模网络中两类节点响应的关联及网络自回归估计。
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…
大规模二模网络的网络自回归模型
- 研究问题
- 对于节点分属两类、连边只跨类型存在的二模网络，如何刻画两类节点响应之间的关联，并实现适用于大规模网络的估计？
- 方法与思路
- 作者构建允许不同网络自相关系数的二模网络自回归模型，开发准最大似然估计，并提出可视为特定广义矩估计的最小二乘方案。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称研究了两类估计量的理论性质，以最小二乘方法缓解准最大似然的计算负担，并通过模拟和真实数据例子评估表现。
- 阅读关注点
- 应核对两类节点的联立关系、网络系数识别与稳定性条件、最小二乘对应的矩条件，以及计算节省和统计精度之间的关系。
- 阅读边界
- 解读限于所给出版社摘要；摘要未说明网络形成或外生性条件、理论结论的具体形式及计算收益，不能把网络关联直接解释为因果影响。
原文摘要
A two-mode network refers to a network where the nodes are classified into two distinct types, and edges can only exist between nodes of different types. In analysis of two-mode networks, one important objective is to explore the relationship between responses of two types of nodes. To this end, we propose a network autoregressive model for two-mode networks. Different network autocorrelation coefficients are allowed. To estimate the model, a quasi-maximum likelihood estimator is developed with high computational cost. To alleviate the computational burden, a least squares estimator is proposed, which is applicable in large-scale networks. The least squares estimator can be viewed as one particular type of generalized methods of moments estimator. The theoretical properties of both estimators are investigated. The finite sample performances are assessed through simulations and a real data example.