First-order integer-valued autoregressive processes with Generalized Katz innovations
具有广义Katz创新项的一阶整数值自回归过程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：摘要明确提出整数值自回归过程并研究平稳性、持续性与计数时间序列应用。
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…
具有广义Katz创新项的一阶整数值自回归过程
- 研究问题
- 如何构建能兼容不足离散、过度离散、偏态和高峰度的整数值自回归过程，并用它刻画计数序列的持续性、不确定性与长期水平？
- 方法与思路
- 作者提出广义拉格朗日Katz创新项的INAR模型，研究过程性质与平稳条件，讨论状态切换和零膨胀扩展，并构建贝叶斯推断及后验近似。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该模型包含若干标准INAR模型并具有聚合稳定等性质；在130条Google Trends序列中发现气候关注的持续性等存在异质性。
- 阅读关注点
- 应核对创新分布参数范围、平稳性及聚合性质的具体条件，后验近似误差，以及Google Trends指标如何对应模型要求的计数数据。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收。摘要未列出性质成立条件及比较结果，搜索趋势作为公众关注代理仍需验证。
原文摘要
A new integer--valued autoregressive process (INAR) with Generalised Lagrangian Katz (GLK) innovations is defined. This process family provides a flexible modelling framework for count data, allowing for under and over--dispersion, asymmetry, and excess of kurtosis and includes standard INAR models such as Generalized Poisson and Negative Binomial as special cases. We show that the GLK--INAR process is discrete semi--self--decomposable, infinite divisible, stable by aggregation and provides stationarity conditions. Some extensions are discussed, such as the Markov--Switching and the zero--inflated GLK--INARs. A Bayesian inference framework and an efficient posterior approximation procedure are introduced. The proposed models are applied to 130 time series from Google Trend, which proxy the worldwide public concern about climate change. New evidence is found of heterogeneity across time, countries and keywords in the persistence, uncertainty, and long--run public awareness level.