論文の概要: Sparse Generalized Yule-Walker Estimation for Large Spatio-temporal Autoregressions with an Application to NO2 Satellite Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02864v1
• Date: Thu, 5 Aug 2021 21:51:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-10 00:57:08.472279
• Title: Sparse Generalized Yule-Walker Estimation for Large Spatio-temporal Autoregressions with an Application to NO2 Satellite Data
• Title（参考訳）: NO2衛星データを用いた時空間自己回帰のスパース一般化Yile-Walker推定
• Authors: Hanno Reuvers and Etienne Wijler
• Abstract要約: 高次元モデルのクラスをスパース推定する。 我々は,ユル=ヴァルカー方程式の集合をペナルティ化することにより,空間的および時間的依存を完全駆動的に支配する関係を推定する。 衛星シミュレーションは、競合する手順と比較して強い有限サンプル性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider sparse estimation of a class of high-dimensional spatio-temporal models. Unlike classical spatial autoregressive models, we do not rely on a predetermined spatial interaction matrix. Instead, under the assumption of sparsity, we estimate the relationships governing both the spatial and temporal dependence in a fully data-driven way by penalizing a set of Yule-Walker equations. While this regularization can be left unstructured, we also propose a customized form of shrinkage to further exploit diagonally structured forms of sparsity that follow intuitively when observations originate from spatial grids such as satellite images. We derive finite sample error bounds for this estimator, as well estimation consistency in an asymptotic framework wherein the sample size and the number of spatial units diverge jointly. A simulation exercise shows strong finite sample performance compared to competing procedures. As an empirical application, we model satellite measured NO2 concentrations in London. Our approach delivers forecast improvements over a competitive benchmark and we discover evidence for strong spatial interactions between sub-regions.
• Abstract（参考訳）: 我々は高次元時空間モデルのクラスをスパース推定する。 古典的空間自己回帰モデルとは異なり、所定の空間相互作用行列に依存しない。 その代わりに、空間的依存と時間的依存の両方を、ユール=ヴァルカー方程式の集合をペナリゼーションすることで完全にデータ駆動の方法で支配する関係を推定する。 この正規化は非構造化できるが、衛星画像のような空間的グリッドから観測が生じたときに直観的に従う対角的に構造化されたスパーシティを更に活用するために、カスタマイズされた縮小形式も提案する。 この推定器の有限サンプル誤差境界を導出し、サンプルサイズと空間単位の数が共分散する漸近的枠組みにおける推定一貫性を導出する。 シミュレーション演習は、競合する手順と比較して強い有限サンプル性能を示す。 実証的な応用として、我々はロンドンでno2濃度を測定した。 提案手法は,競合ベンチマークによる予測精度の向上を実現し,部分領域間の空間的相互作用が強いことを示す。

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