Two-way Homogeneity Pursuit for Quantile Network Vector Autoregression
分位数网络向量自回归中的双向同质性分组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：摘要明确结合有向网络互动、条件分位数与自回归动态，分别支持网络、分位数及时间序列方向。
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…
分位数网络向量自回归中的双向同质性分组
- 研究问题
- 网络时间序列存在异质性和方向不对称互动时，如何同时识别节点的双向潜在分组，并估计不同分位数上的动态关系？
- 方法与思路
- 作者提出双向分组网络分位数自回归，为每个节点设置两种潜在组别，联合估计分组与参数，并用分位数信息准则选择组数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称组数过度设定时分组和参数仍一致，组数正确时参数渐近正态；信息准则可一致选组，并提供模拟及微博应用。
- 阅读关注点
- 应核对两种组别分别表示的方向、组间可分性与网络依赖条件，以及过度分组的一致性定义和正确组数下的推断要求。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，同行评审或接收未核实；摘要未说明一致性与正态性的具体条件，微博互动结果不能直接视为因果网络效应。
原文摘要
We propose a two-way grouped network quantile (TGNQ) autoregression model for time series data observed on networks with substantial heterogeneity and complex directional interactions. Motivated by prior studies on network effects in directed networks, our model assigns each node two latent group memberships to flexibly capture asymmetric and heterogeneous interactions among users. These memberships, along with model parameters, can be consistently estimated using the proposed estimation procedure. As a result, the model performs node clustering and parameter estimation simultaneously, striking a balance between model flexibility and interpretability. We establish theoretical guarantees for the proposed method, showing that both group memberships and parameter estimators are consistent even when the number of groups is over-specified. When the group numbers are correctly specified, the parameter estimators are asymptotically normal, enabling valid statistical inference. In addition, we develop a quantile information criterion for the consistent selection of the number of groups. Simulation studies demonstrate strong finite-sample performance, and an application to Sina Weibo data illustrates the model's ability to uncover behavioral dynamics and user interaction patterns.