Specifications tests for count time series models with covariates
含协变量计数时间序列模型的设定检验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：摘要明确研究计数时间序列模型的动态设定与拟合检验。
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…
含协变量计数时间序列模型的设定检验
- 研究问题
- 研究如何检验含协变量的计数时间序列模型是否拟合恰当，覆盖包括含协变量泊松自回归模型在内的一类动态模型。
- 方法与思路
- 作者利用条件概率生成函数的特定刻画，以相应样本量的加权 L₂ 范数构造统计量，并研究渐近性质及自助法实施。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了原假设和特定备择下的渐近结果，并通过蒙特卡洛研究考察自助法版本，以道路安全数据展示应用。
- 阅读关注点
- 应核对模型类别、生成函数刻画的充分性、权重选择和参数估计影响，以及自助法对时间依赖结构的处理与检验功效。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收均未核实；摘要未说明具体正则条件、备择范围和模拟结果，不能判断检验的普适性。
原文摘要
We propose a goodness-of-fit test for a class of count time series models with covariates which includes the Poisson autoregressive model with covariates (PARX) as a special case. The test criteria are derived from a specific characterization for the conditional probability generating function and the test statistic is formulated as a $L_2$ weighting norm of the corresponding sample counterpart. The asymptotic properties of the proposed test statistic are provided under the null hypothesis as well as under specific alternatives. A bootstrap version of the test is explored in a Monte--Carlo study and illustrated on a real data set on road safety.