Modelling Time-Varying Rankings with Autoregressive and Score-Driven Dynamics
结合自回归与得分驱动动态的时变排名模型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：摘要明确结合排名的 Plackett–Luce 分布与自回归、得分驱动动态，支持时间序列与离散选择分类。
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结合自回归与得分驱动动态的时变排名模型
- 研究问题
- 如何建模随时间变化的完整或部分排名，在容纳大量项目和时变外生变量的同时，刻画排名对后续潜在实力的影响？
- 方法与思路
- 作者采用 Plackett–Luce 排名分布，让实力参数遵循均值回复动态，并利用条件得分更新参数，以最大似然进行估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模型支持部分排名和外生变量；模拟显示估计表现随序列长度改善，并用世界冰球锦标赛结果展示应用。
- 阅读关注点
- 应核对实力参数的归一化与识别、得分递推和均值回复条件、部分排名似然，以及 Hessian 标准误的有限样本表现。
- 阅读边界
- 这是预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未给出样本规模、误差结果或动态模型成立的具体条件。
原文摘要
We develop a new statistical model to analyse time-varying ranking data. The model can be used with a large number of ranked items, accommodates exogenous time-varying covariates and partial rankings, and is estimated via the maximum likelihood in a straightforward manner. Rankings are modelled using the Plackett-Luce distribution with time-varying worth parameters that follow a mean-reverting time series process. To capture the dependence of the worth parameters on past rankings, we utilise the conditional score in the fashion of the generalised autoregressive score (GAS) models. Simulation experiments show that the small-sample properties of the maximum-likelihood estimator improve rapidly with the length of the time series and suggest that statistical inference relying on conventional Hessian-based standard errors is usable even for medium-sized samples. In an empirical study, we apply the model to the results of the Ice Hockey World Championships. We also discuss applications to rankings based on underlying indices, repeated surveys, and non-parametric efficiency analysis.